摘要模型分为两种

  1. 提取式摘要模型:

    • 提取式摘要模型不生成新的文本,而是从原始文本中选择或提取现有句子、段落或短语,以创建摘要。
    • 这些模型通过评估文本中的句子的相关性、重要性或其他特征来选择最相关的部分,以构建摘要。
    • 提取式摘要通常更易实现,因为它不涉及文本生成,而是依赖于选择和筛选原始文本的一部分。
  2. 生成式摘要模型:

    • 生成式摘要模型通过自动生成新的文本来创建摘要,而不仅是选择原始文本中的部分内容。
    • 这些模型通常基于深度学习架构,如循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)或变换器模型(如GPT和BERT)。
    • 生成式摘要需要模型具有理解原始文本内容和语法结构的能力,并生成具有逻辑和流畅性的新文本。
    • 这种类型的摘要模型通常更有创造性,能够自动生成符合上下文的摘要。

 

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