深度学习在自然语言处理中的应用

深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域中的广泛应用引起了广泛关注。其中，生成式摘要（Abstractive Summarization）作为一项重要的生成式任务，通常采用编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构来实现。在这种结构中，编码器负责对输入序列进行“理解”，而解码器则根据编码器对原文的理解（编码结果）和已生成的部分摘要信息来生成后续内容。相对于抽取式方法，生成式摘要的独特之处在于其内容来源不仅限于原文内容，而可以涵盖原文中从未出现的信息，这使得生成式摘要更贴近人类撰写摘要的方式。由于这种方法能够生成更为简练、冗余度更低的摘要表达，因此在NLP领域取得了显著的进展，但与之相对的是其实现难度也相对较高。