《文本摘要常见面试篇》电子书下载

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这篇文章详细介绍了文本摘要相关的常见面试问题，涵盖了抽取式摘要和生成式摘要的问题、Pointer-generator network的改进、文本摘要的应用场景、ROUGE指标的区别以及BLEU和ROUGE的不同。以下是文章的主要内容：

​​抽取式摘要和生成式摘要存在哪些问题?​​
• ​​抽取式摘要​​：
语法、句法有一定保证。
存在内容选择错误、连贯性差、灵活性差等问题。

• ​​生成式摘要​​：
优点：用词更加灵活，可以生成原文未出现的词。
问题：
1.​​OOV问题​​：词汇表过滤导致生成摘要时遇到UNK的词。
​​2.摘要的可读性​​：贪心算法或beam search方法可能导致句子不通顺。
3.​​摘要的重复性​​：decoding方法缺陷导致模型生成重复词。
4.​​长文本摘要生成难度大​​：源文本与目标文本长度差异大，encoder和decoder需要高效处理信息。

​​Pointer-generator network解决了什么问题?​​
​​• 改进一​​：使用指针生成器网络，通过指向源文本复制单词解决OOV问题，同时保留生成能力。PGN是抽取式和生成式摘要的平衡，通过门控机制选择词汇来源。
​​• 改进二​​：使用coverage机制跟踪摘要内容，更新注意力，防止文本重复。

​​文本摘要有哪些应用场景?​​
• ​​新闻报道​​：快速生成新闻摘要，帮助读者快速了解新闻内容。
• ​​市场调查​​：对大量用户反馈进行快速分析，提取关键信息，了解市场需求。
• ​​医学领域​​：从海量医学文献中快速找到相关研究成果，帮助医生做出诊疗决策。

​​几种ROUGE指标之间的区别是什么?​​
• ​​ROUGE-N​​：基于n元组共现统计量，计算参考摘要和系统摘要中同现的最大次数之和与参考摘要中n-gram出现次数之和的比值。
• ​​ROUGE-L​​：计算最长公共子序列（LCS）的匹配率，LCS越长，句子越相似。
• ​​ROUGE-W​​：加权最长公共子序列（Weighted Longest Common Subsequence），连续最长公共子序列拥有更大权重。

​​BLEU和ROUGE有什么不同?​​
• ​​提出时间​​：BLEU在2002年提出，ROUGE在2003年提出。
• ​​计算基础​​：BLEU基于精确率，ROUGE基于召回率。
• ​​应用场景​​：
1.BLEU：适用于SMT（统计机器翻译），计算译文1-gram到N-gram的精确率，BP惩罚因子调整译文长度差异。
2.ROUGE：适用于NMT（神经网络机器翻译），解决漏翻问题（低召回率），不关注译文流畅度。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《文本摘要常见面试篇》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！