A088-BERT的新闻标题生成
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A088-BERT的新闻标题生成
A088-BERT的新闻标题生成
飞书用户9071飞书用户67033月19日修改
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1、关于我们
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2、关于项目
我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。
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1. 项目简介
本项目旨在开发一个基于BERT的新闻标题自动生成模型，以实现快速、准确的新闻标题生成功能。随着信息流量的不断增加，高效的标题生成对于新闻业和自媒体从业者而言极为重要，一个好的标题能够在简短的语言中抓住新闻的核心内容，吸引更多的读者关注。为实现这一目标，本项目引入了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，通过其双向编码能力获取文本的深层语义信息，使生成的标题不仅符合文章内容，还具有较高的吸引力和逻辑性。项目参考了深度学习自然语言处理领域的前沿技术，并结合了微博新闻摘要数据集，使用部分数据进行训练，以提升模型的训练效率和生成精度。该项目的成果不仅可以用于新闻标题生成，还能够扩展应用于文章摘要、关键词提取等场景，为新闻传媒、公务员考试中信息总结题等提供智能化的解决方案。
🐱 基于BERT的文本标题生成
一个好标题则是基于文章内容的巧妙提炼，能迅速引起读者的兴趣。
为了快速精准的生成新闻标题，本项目使用经典的BERT模型自动完成新闻标题的生成。
📖 0 项目背景
新闻头条新闻的目的是制作一个简短的句子，以吸引读者阅读新闻。一篇新闻文章通常包含多个不同用户感兴趣的关键词，这些关键词自然可以有多个合理的头条新闻。快速的生成合适的新闻标题能帮助自媒体从业者从热点信息中迅速获得大量流量。此外，该任务也可以应用于公务员考试中的关键信息总结题。因此，将该过程自动化具有广泛的应用前景。
🍌 1 数据集
lcsts摘要数据是哈尔滨工业大学整理，基于新闻媒体在微博上发布的新闻摘要创建了该数据集，每篇短文约100个字符，每篇摘要约20个字符。共计2108915条数据
由于数据量较大，本项目仅使用部分数据训练【训练结果仅为部分数据。需要二次修改创新模型，请联系我们：zzgcz_com】
🍉 2 论文解读
BERT（**B**idirectional **E**ncoder **R**epresentations from **T**ransformers）意为来自Transformer的双向编码器表征。不同于最近的语言表征模型，BERT旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征。因此，预训练的BERT表征可以仅用一个额外的输出层进行微调，进而为很多任务(如问答和语言推理)创建当前最优模型，无需对任务特定架构做出大量修改。
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Bert提出了一种新的预训练方法，能有效提高预训练模型在下游任务中的表现。