Transformer, 提取式摘要, 自然语言处理, 大模型, BERT, T5, BART

1. 背景介绍

在信息爆炸的时代，人们每天需要处理海量的文本信息。如何快速、准确地获取文本的核心信息成为了一个重要的挑战。提取式摘要任务旨在从源文本中提取关键信息，生成简洁、准确的摘要。传统的提取式摘要方法主要依赖于关键词提取和句子排序等规则，但这些方法难以捕捉文本之间的语义关系，生成的摘要往往缺乏连贯性和完整性。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于Transformer的模型在自然语言处理领域取得了突破性进展。Transformer模型能够有效地捕捉文本中的长距离依赖关系，并具有强大的文本表示能力，因此在提取式摘要任务中展现出优异的性能。

2. 核心概念与联系

2.1 Transformer模型

Transformer模型是一种基于注意力机制的序列到序列模型，它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）结构，采用并行计算的方式处理文本序列，从而提高了训练速度和效率。Transformer模型的核心组件包括：

• 编码器（Encoder）: 将输入文本序列编码成语义表示。
• 解码器（Decoder）