深度学习文本摘要研究全景:综合综述

近年来,深度学习通过使模型能够学习语言数据的复杂表示,革新了自然语言处理(NLP),并在广泛的 NLP 任务上带来性能的显著提升。用于 NLP 的深度学习模型通常利用大量数据训练深度神经网络,从而学习语言数据中的模式与关系。这与依赖人工设计特征与规则执行 NLP 任务的传统 NLP 方法形成对比。深度神经网络能够学习语言数据的层次化表示、处理变长输入序列,并在大型数据集上表现良好,这使其非常适用于 NLP 应用。受文本数据指数级增长以及对凝练、连贯且信息丰富的摘要需求日益增加的驱动,文本摘要已成为 NLP 领域的关键研究方向。将深度学习应用于文本摘要是指使用深度神经网络执行文本摘要任务。本综述首先回顾近年流行的文本摘要任务,包括抽取式、生成式、多文档等。接着,我们讨论大多数基于深度学习的模型及其在这些任务上的实验结果。本文还涵盖摘要任务的数据集与数据表示。最后,我们深入探讨摘要任务及其对应方法面临的机遇与挑战,旨在启发未来研究以进一步推动该领域发展。我们综述的一个目标是阐明这些方法在需求上的差异,因为理解这些差异对于选择适合特定场景的技术至关重要。