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出版者:John Benjamins Pub Co

作者:Mani, Inderjeet

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:

价格:386.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9781588110602

丛书系列:

图书标签:

• 自然语言处理
• 文本摘要
• 机器学习
• 深度学习
• 信息检索
• 人工智能
• 自动摘要
• 文本分析
• NLP
• 计算机语言学

《AUTOMATIC SUMMARIZATION》是一本探索信息浓缩艺术的书籍。它并非专注于单一技术或方法，而是以一种宏观的视角，深入剖析了文本摘要这一复杂而迷人的领域。本书旨在为读者构建一个关于自动文本摘要的全面认知框架，使其理解这项技术的原理、挑战与未来发展方向。 本书的开篇，将带领读者追溯文本摘要的历史渊源。我们将一同审视早期对信息精炼的探索，从人工编辑的智慧结晶，到计算机科学萌芽时期对文本处理的初步尝试。这一部分将着重介绍不同时代背景下，人们为解决信息爆炸问题所提出的各种思路，以及这些思路如何为后来的自动化技术奠定基础。我们不会仅仅罗列技术演进的时间线，而是会深入探讨那些塑造了我们今天对摘要理解的关键概念和理论基石。 随后，本书将详细解析自动文本摘要的两种主要范式：抽取式摘要（Extractive Summarization）和生成式摘要（Abstractive Summarization）。对于抽取式摘要，我们将深入探讨其核心思想，即从原文中识别并提取最重要、最能代表文章主旨的句子或短语。读者将了解到支撑这一方法的各种算法，包括基于统计的特征选择（如词频、TF-IDF）、基于图的排序算法（如TextRank）、以及更复杂的基于机器学习的句子重要性评估模型。本书将通过具体的例子，清晰地阐释这些技术如何工作，它们各自的优势和局限性，以及在不同应用场景下的适用性。 与抽取式摘要不同，生成式摘要则致力于理解原文的语义，并用全新的语言重新组织信息，生成流畅、自然的摘要。这部分是本书的重点和难点之一，我们将详细介绍支撑生成式摘要的最新深度学习技术。这包括但不限于循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等序列模型，以及近年来席卷自然语言处理领域的Transformer架构及其变体（如BERT、GPT系列）。本书将深入剖析这些模型的架构设计、训练机制，以及它们如何实现对文本的深层理解和创造性的语言生成。我们还会讨论如何构建有效的训练数据集，如何进行模型评估，以及如何应对生成式摘要中可能出现的“幻觉”（hallucination）问题，即模型生成了与原文不符或捏造的信息。 除了技术本身的介绍，本书还将深入探讨自动文本摘要面临的一系列挑战。信息冗余、上下文理解的深度、多义性词汇的处理、不同领域文本的差异性，以及如何衡量摘要的质量——这些都是需要我们审慎对待的问题。本书将通过案例研究和理论分析，揭示这些挑战的本质，并介绍当前研究界正在探索的解决方案。例如，关于摘要质量的评估，我们将介绍 ROUGE、BERTScore 等指标，并讨论它们的优缺点，以及如何超越这些量化指标，从人类的感知角度去理解和评估摘要的优劣。 此外，本书还将拓展到自动文本摘要的应用场景。我们将探讨这项技术在新闻聚合、科研文献检索、会议记录整理、社交媒体内容过滤、智能客服反馈等多个领域的实际应用。通过对这些真实案例的分析，读者将能够更直观地理解自动文本摘要的价值和潜力，以及它如何改变我们的信息获取和处理方式。 最后，本书将展望自动文本摘要的未来发展趋势。我们将讨论如何进一步提升摘要的连贯性、准确性和个性化，如何处理长文档和多模态信息（如包含图像、音频的文档），以及如何构建更具鲁棒性和可解释性的摘要模型。本书鼓励读者在阅读过程中，思考这项技术可能带来的伦理和社会影响，并激发他们对这一领域更深入的探索和创新。 《AUTOMATIC SUMMARIZATION》并非一本简单的技术手册，它更是一次对信息智慧化处理的深度思考。本书将帮助读者构建起坚实的理论基础，掌握前沿的技术方法，并对这项改变我们未来生活的技术有一个全面、深入的理解。它适合对人工智能、自然语言处理、信息科学等领域感兴趣的研究人员、工程师、学生，以及任何希望深入了解文本摘要这一强大技术的人士。

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对于我来说，“Automatic Summarization”这个主题，就像是在探索一个未知的边疆。我们每天都被海量的信息所淹没，如何从中迅速捕捉到最有价值的内容，已成为一项重要的挑战。这本书是否能为我们提供一把解锁信息洪流的金钥匙？我希望它能够深入浅出地解释自动摘要的原理，让即使是初学者也能理解。比如，它是否会从自然语言处理的基础知识讲起，包括分词、词性标注、句法分析等，然后逐步过渡到更复杂的摘要生成技术？我期待它能详细介绍各种不同的摘要方法，例如，抽取式摘要如何识别文本中的关键句子，而生成式摘要又是如何像人类一样，用自己的语言重新组织信息。我尤其对后者感到好奇，毕竟机器能否真正做到“理解”并“创作”，是人工智能领域的一个核心问题。这本书是否会提供一些实际的案例分析，展示自动摘要在不同领域的应用，比如新闻报道、学术论文、法律文件，甚至是用户评论的总结？这样的案例分析，能够让我更直观地感受到这项技术的价值和潜力。我希望它能让我对“Automatic Summarization”有一个全面的认识，了解它的技术原理、实际应用和发展前景。

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这本书的封面设计着实吸引了我，有一种沉静而又充满智慧的氛围，让人一看就忍不住想探究其中的奥秘。书名“Automatic Summarization”本身就带着一种科技的魅力，让我充满了期待，尤其是我一直在关注人工智能在文本处理领域的进展，这本书无疑是这个方向上的一个重要探索。我迫不及待地想翻开它，看看它究竟能为我揭示哪些关于自动摘要的精彩内容。究竟是怎样的技术支撑着机器能够理解长篇文本并提炼出核心要义？这本书能否让我对这个复杂的过程有一个清晰、透彻的认识？我希望它能够深入浅出地讲解相关的算法原理、模型构建，甚至可能触及到自然语言处理的一些基础概念。我期待的不仅仅是理论知识的堆砌，更希望能看到一些实际的应用案例和研究方法，例如，它是否会介绍一些目前主流的自动摘要模型，如抽取式和生成式摘要的区别，以及它们各自的优缺点？作者又是如何将这些理论付诸实践的呢？我甚至设想，这本书或许会提供一些可供参考的工具或框架，让我有机会亲自动手体验一下自动摘要的魅力。总之，我对这本书充满了好奇和渴望，希望它能带给我一场知识的盛宴，让我对“Automatic Summarization”这一领域有一个全新的、更深刻的理解，甚至能够激发我进一步的研究兴趣。

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我是在一个偶然的机会下得知了这本书，当时我正在寻找能够帮助我提升学术研究效率的工具和方法，而“Automatic Summarization”这个概念立刻引起了我的注意。想象一下，如果能够让机器自动完成冗长的文献综述和论文摘要的生成，那将极大地节省我的宝贵时间，让我能够更专注于思考和创新。这本书是否能真正实现我的这一愿望？我带着这样的疑问，开始深入了解它。我特别关注它是否会详细介绍各种不同的自动摘要算法，比如基于统计的模型，或者是近年来非常热门的深度学习模型，如Transformer和BERT在摘要生成中的应用。我希望这本书能够提供清晰的算法描述，甚至附带一些伪代码或数学公式，让我能够真正理解其背后的逻辑。此外，我对于评估自动摘要的质量也感到非常好奇。一本优秀的学术著作，理应会探讨相关的评估指标，如ROUGE分数，以及如何通过人工评估来进一步验证算法的效果。我希望这本书能在这方面提供详实的指导，让我不仅能学会如何构建一个摘要模型，还能知道如何衡量它的好坏。如果书中能够包含一些最新的研究进展和未来发展趋势的展望，那就更完美了，这将有助于我站在学科的前沿。

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我是一名对科技发展充满热情的普通读者，虽然我不是专业的IT人士，但“Automatic Summarization”这个概念深深地吸引了我。在信息爆炸的时代，每天面对着海量的文章、新闻和报告，想要快速获取关键信息变得越来越困难。这本书的出现，似乎为我提供了一个解决问题的希望。我希望它能以一种通俗易懂的方式，解释自动摘要是如何工作的。它是否会从最基础的原理开始，比如词语的重要性分析，句子之间的关联度等等？我更期待它能展示一些实际的应用，比如，当我浏览一篇长篇新闻报道时，这本书能否教我如何利用自动摘要技术，快速得到文章的精髓？甚至，我能否利用这本书的知识，开发一些小工具，来帮助我整理我自己的学习笔记或者工作文档？我希望它不仅仅是理论的阐述，更能提供一些切实可行的操作指南，让我能够真正地将自动摘要技术应用到我的日常生活中。如果书中能包含一些有趣的历史发展脉络，讲述这项技术是如何一步步发展至今的，那将更能激发我的阅读兴趣。这本书是否能让我像一位信息时代的“侦探”，快速地从纷繁复杂的信息中挖掘出最有价值的线索？

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当我看到“Automatic Summarization”这本书的书名时，我 immediately 联想到了那些能够自动提炼信息、浓缩精华的强大工具。我一直对人工智能在文本处理领域的潜力感到着迷，而自动摘要无疑是其中一个非常具有实际价值的应用方向。我希望这本书能够深入探讨自动摘要的算法和模型，但更重要的是，我希望它能够清晰地阐述这些技术是如何解决实际问题的。例如，在新闻聚合领域，如何利用自动摘要来生成简洁明了的新闻摘要，帮助用户快速了解事件全貌？在电商领域，如何对大量的用户评论进行总结，从而帮助消费者快速了解商品的优缺点？我期待这本书能够提供一些鲜活的案例研究，展示自动摘要在不同行业中的成功应用，并分析其带来的效益。此外，我对自动摘要的未来发展也充满好奇。它是否会朝着更具创造性、更符合人类阅读习惯的方向发展？这本书是否会展望未来，讨论自动摘要可能带来的颠覆性变革？我希望它不仅能让我了解这项技术，更能激发我对未来人工智能发展的无限遐想，让我对“Automatic Summarization”的潜力和前景有一个更加全面和深刻的认识。

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