文本摘要：OpenAI GPT用于文本摘要：文本摘要的评价指标与方法.pdf

文本摘要：OpenAIGPT用于文本摘要：文本摘要的评价指

标与方法

1文本摘要的重要性

在信息爆炸的时代，每天都有大量的文本数据产生，从新闻文章、学术论

文到社交媒体帖子。文本摘要技术的出现，旨在从这些长篇大论中提取关键信

息，生成简洁、精炼的摘要，帮助人们快速理解文本的主要内容，节省时间，

提高效率。文本摘要的重要性体现在以下几个方面：

信息获取效率：在有限的时间内，人们可以阅读更多的摘要，获

取更多的信息。

内容理解：摘要能够突出文本的核心观点，帮助读者快速理解文

章主旨。

数据处理：在大规模文本数据处理中，摘要可以作为预处理步骤，

减少后续分析和处理的数据量。

有哪些信誉好的足球投注网站引擎优化：有哪些信誉好的足球投注网站引擎使用摘要来展示有哪些信誉好的足球投注网站结果，高质量的摘

要可以提高点击率，优化用户体验。

1.1示例：新闻文章摘要

假设我们有一篇新闻文章，标题为“全球气候变化会议在巴黎召开”，内容

如下：

全球气候变化会议在巴黎召开，来自195个国家的代表齐聚一堂，讨论如何应对全球变暖

带来的挑战。会议将持续两周，期间将举行多场研讨会和圆桌会议，旨在制定全球性的气

候变化应对策略。预计会议将讨论减少温室气体排放、保护森林资源、促进可再生能源使

用等议题。

使用文本摘要技术，我们可以生成以下摘要：

全球气候变化会议在巴黎召开，195个国家代表讨论应对全球变暖策略，会议将涉及减少

温室气体排放、保护森林资源和促进可再生能源使用等议题。

2OpenAIGPT模型概述

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是OpenAI开发的一系列基于

Transformer架构的预训练语言模型。GPT模型通过无监督的方式在大量文本数

据上进行预训练，学习语言的结构和语义，从而在各种自然语言处理任务中表

现出色，包括文本生成、文本摘要、问答系统等。

GPT模型的核心是Transformer架构，它使用自注意力机制（self-attention

mechanism）来处理输入序列，能够并行处理序列中的所有位置，大大提高了

模型的训练效率。此外，GPT模型还采用了掩码语言模型（MaskedLanguage

Model）的训练策略，随机遮挡输入序列中的部分单词，让模型预测这些被遮

挡的单词，从而学习到更丰富的语言表示。

1

2.1示例：使用GPT-2进行文本摘要

下面是一个使用GPT-2模型进行文本摘要的Python代码示例：

fromtransformersimportpipeline

#初始化摘要生成器

summarizer=pipeline(summarization,model=t5-small)

#输入文本

text=

全球气候变化会议在巴黎召开，来自个国家的代表齐聚一堂，讨论如何应对全球变暖

195

带来的挑战。会议将持续两周，期间将举行多场研讨会和圆桌会议，旨在制定全球性的气

候变化应对策略。预计会议将讨论减少温室气体排放、保护森林资源、促进可再生能源使

用等议题。

#生成摘要

summary=summarizer(text,max_length=100,min_length=30,do_sample=False)

#输出摘要

print(summary[0][summary_text])

在这个例子中，我们使用了HuggingFace的Transformers库，它提供了预

训练的GPT-2模型。我们首先初始化了一个摘要生成器，然后输入了一段文本，

最后调用生成器生成摘要。max_length和min_length参数分别控制摘要的最大

和最小长度，do_sample=False表示使用贪婪策略生成摘要，即在每一步选择概

率最高的单词。

2.2GPT模型在文本摘要中的应用

GPT模型在文本摘要中的应用主要体现在两个方面：

抽取式摘要：GPT模型可以用于抽取式摘要，通过学习文本的语

义表示，模型能够识别出文本中的关键句子或短语，然后将这些关键信

息组合成摘要。

生成式