Extractive Summarization with LLM using BERT
原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。发表于：。An in-depth overview of extractive text summarization, how state-of-the-art NLP models like BERT can enhance it, and a coding tutorial for using BERT to generate extractive summaries.
本文介绍了抽取式文本摘要的概念和利用BERT等NLP模型增强它的方法。抽取式摘要通过提取关键句子来快速理解大量文档，具有广泛应用。使用LLMs进行抽取式摘要的过程包括文本解析、特征提取、句子评分和选择汇总。文章还讨论了使用BERT模型进行抽取式摘要的挑战。抽取式摘要是信息泛滥时代的实用工具，随着自然语言处理的发展，它将变得更加重要。
