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文本摘要：Transformers在文本摘要中的应用：4.注意力机

制在文本摘要中的作用

1文本摘要：Transformers在自然语言处理中的重要性与文

本摘要任务的概述

1.1Transformers在自然语言处理中的重要性

Transformers自2017年被Vaswani等人提出以来，已经成为自然语言处理

（NLP）领域的一个革命性架构。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积

神经网络（CNN）在处理序列数据时的局限性，引入了自注意力机制（Self-

Attention），能够并行处理输入序列，显著提高了训练效率和模型性能。

1.1.1自注意力机制

自注意力机制允许模型在处理序列中的每个位置时，考虑整个序列的信息，

而不仅仅是前一个或后一个位置。这种全局依赖性捕捉对于理解长距离依赖关

系至关重要，尤其是在文本摘要任务中，它帮助模型更好地理解文本的上下文

和关键信息。

1.1.2并行处理

与RNN逐个处理序列元素不同，Transformers能够同时处理序列中的所有

元素，这极大地加速了训练过程，使得处理长文本和大规模数据集成为可能。

1.1.3编码器-解码器架构

Transformers采用编码器-解码器架构，其中编码器将输入文本转换为向量

表示，解码器则基于这些向量生成摘要。这种架构在机器翻译和文本摘要等任

务中表现出了卓越的能力。

1.2文本摘要任务的概述

文本摘要是指从长文本中提取或生成一个较短的版本，保留原文的主要信

息和意义。文本摘要可以分为两大类：抽取式摘要和生成式摘要。

1.2.1抽取式摘要

抽取式摘要通过选择原文中的关键句子或片段来生成摘要，它保留了原文

的字面意义，但可能缺乏连贯性和流畅性。

1

1.2.2生成式摘要

生成式摘要则使用自然语言生成技术，根据原文内容生成新的句子作为摘

要，这通常能提供更连贯和流畅的摘要，但也更复杂，需要更强大的模型来实

现。

1.2.3Transformers在文本摘要中的应用

Transformers在生成式摘要中发挥了重要作用，通过其强大的编码和解码能

力，能够生成高质量的摘要。下面，我们通过一个具体的代码示例来展示如何

使用Transformers进行文本摘要。

1.2.4示例代码：使用HuggingFace的Transformers库进行文本摘要

#导入必要的库

fromtransformersimportBartTokenizer,BartForConditionalGeneration

#初始化模型和分词器

tokenizer=BartTokenizer.from_pretrained(facebook/bart-large-cnn)

model=BartForConditionalGeneration.from_pretrained(facebook/bart-large-cnn)

#输入文本

text=

Transformershaverevolutionizedthefieldofnaturallanguageprocessing(NLP)sincetheirintrod

uctionin2017.

Theyareparticularlyeffectiveintasksthatrequireunderstandinglong-rangedependencies,such

astextsummarization.

#对文本进行编码

inputs=tokenizer([text],max_length=1024,return_tensors=pt)

#生成摘要

summary_ids=model.generate(inputs[input_ids],num_beams=4,max_length=50,early_stoppi

ng=True)

summary=[tokenizer.decode(g,skip_special_tokens=True,clean_up_tokenization_spaces=False)

forginsummary_ids]

#输出摘要

print(Summary:,summary[0])

1.2.5代码解释

1.导入库：我们使用HuggingFac