分為無監督和有監督。
大部分都是基於的seq2seq框架
neural headline generation with minimum risk training
attention model
attention-based summarization(abs)
abs+
recurrent attentive summarizer
big-words-lvt2k-1sent
words-lvt2k-2sent-hieratt
feats-lvt2k-2sent-ptr
copynet
基於預訓練語言模型bert/xlnet/gpt等的方法
如：基於預訓練自然語言生成的文字摘要方法
模型介紹參考：
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Python文字爬蟲實戰
一 流程 1 獲取網頁原始碼 2 用python讀取原始碼 二 實現 1 原始碼獲取 文字爬蟲，是在已有的文字內容中爬取需要的資訊，這區別於網路爬蟲。由於被檢索的內容是現成的，因此，文字爬蟲又叫 半自動爬蟲 在本例中，我們以暱圖網首頁為目標 因此，我們先到暱圖網首頁，右鍵 檢視源 儲存原始碼到txt...