想建立一个高效的自然语言生成系统,可以生成给定文章的总结.列出任何可能使用的技术和工具.
能够生成给定文章的总结的高效自然语言生成系统可能会使用技术和工具的组合.可能的选择包括: 1. **深度学习技术**:使用深度学习技术,如反复神经网络 (RNNs) 或更先进的模型,如变形器,在文本生成任务中证明是有前途的. 2. **自然语言处理库**:NLP库,如NLTK,Gensim,SpaCy等可用于预处理文本并提取关键词,命名实体和其他语义信息等重要特征. 3. **文本总结算法**:可以实施一些文本总结算法,如抽象总结和抽象总结,可实现生成文本的总结. 文章总结包括最优秀的信息,包括GENSIM,SPACy等. ** 通过使用BETT或其他抽象文本的模型,可以使用BETT或METRO. ** 通过METRO. 系统,可以实现最优秀的信息总结和信息生成. ** 通过GENSIM,METRO. 系统或METRO. 能够实现最优秀的信息总结. ** 通过BETT或METRO. 系统,可以利用METRO. 能够生成最优秀的文本质信息和信息总结.