2025年網(wǎng)絡(luò)編輯師考試網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本部分共20小題，每小題1分，共20分。每小題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填在答題卡上。）1.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，以下哪項技術(shù)主要用于文本情感分析？（A）A.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）2.下列哪種算法適用于網(wǎng)絡(luò)編輯中的關(guān)鍵詞提取任務(wù)？（C）A.決策樹B.K-means聚類C.TF-IDFD.樸素貝葉斯3.在自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)的主要目的是什么？（B）A.提高文本分類的準(zhǔn)確率B.將詞語映射到高維向量空間C.增強文本生成的流暢性D.減少模型訓(xùn)練的時間4.以下哪項技術(shù)可以幫助網(wǎng)絡(luò)編輯自動生成新聞?wù)?？（D）A.文本生成模型B.情感分析模型C.實體識別模型D.摘要生成模型5.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，以下哪項指標(biāo)通常用于評估文本分類模型的性能？（A）A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)6.以下哪項技術(shù)主要用于識別文本中的命名實體？（C）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.序列標(biāo)注C.實體識別D.主題模型7.在自然語言處理中，以下哪項技術(shù)可以用于文本生成任務(wù)？（B）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)C.決策樹D.K-means聚類8.以下哪項技術(shù)可以幫助網(wǎng)絡(luò)編輯自動檢測文本中的語法錯誤？（D）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.序列標(biāo)注C.實體識別D.語法分析9.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，以下哪項技術(shù)可以用于文本聚類任務(wù)？（C）A.決策樹B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)C.K-means聚類D.樸素貝葉斯10.以下哪項技術(shù)可以用于文本摘要生成中的關(guān)鍵句提??？（A）A.關(guān)鍵句提取B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.序列標(biāo)注D.實體識別11.在自然語言處理中，以下哪項技術(shù)可以用于文本分類任務(wù)？（B）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.支持向量機C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)D.K-means聚類12.以下哪項技術(shù)可以用于文本生成中的機器翻譯任務(wù)？（C）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.序列標(biāo)注C.機器翻譯D.實體識別13.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，以下哪項技術(shù)可以用于文本情感分析任務(wù)？（D）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.序列標(biāo)注C.實體識別D.情感分析14.以下哪項技術(shù)可以用于文本摘要生成中的抽取式摘要？（A）A.抽取式摘要B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.序列標(biāo)注D.實體識別15.在自然語言處理中，以下哪項技術(shù)可以用于文本生成中的文本填充任務(wù)？（B）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.文本填充C.序列標(biāo)注D.實體識別16.以下哪項技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型訓(xùn)練？（C）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.序列標(biāo)注C.預(yù)訓(xùn)練語言模型D.實體識別17.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，以下哪項技術(shù)可以用于文本分類中的多標(biāo)簽分類任務(wù)？（B）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.多標(biāo)簽分類C.序列標(biāo)注D.實體識別18.以下哪項技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型優(yōu)化？（A）A.梯度下降B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.序列標(biāo)注D.實體識別19.在自然語言處理中，以下哪項技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型評估？（D）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.序列標(biāo)注C.實體識別D.文本生成模型評估20.以下哪項技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)增強？（C）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.序列標(biāo)注C.數(shù)據(jù)增強D.實體識別二、多項選擇題（本部分共10小題，每小題2分，共20分。每小題有多個正確答案，請將正確答案的序號填在答題卡上。）1.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)可以用于文本分類任務(wù)？（ABCD）A.支持向量機B.決策樹C.樸素貝葉斯D.邏輯回歸2.以下哪些技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型訓(xùn)練？（ABCD）A.預(yù)訓(xùn)練語言模型B.梯度下降C.數(shù)據(jù)增強D.超參數(shù)調(diào)優(yōu)3.在自然語言處理中，以下哪些技術(shù)可以用于文本生成中的文本填充任務(wù)？（ABCD）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.文本填充C.序列標(biāo)注D.實體識別4.以下哪些技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型優(yōu)化？（ABCD）A.梯度下降B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)C.數(shù)據(jù)增強D.正則化5.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)可以用于文本聚類任務(wù)？（ABCD）A.K-means聚類B.層次聚類C.DBSCAND.高斯混合模型6.以下哪些技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型評估？（ABCD）A.BLEUB.ROUGEC.METEORD.人工評估7.在自然語言處理中，以下哪些技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)增強？（ABCD）A.回譯B.同義詞替換C.背包增強D.增量學(xué)習(xí)8.以下哪些技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型訓(xùn)練中的超參數(shù)調(diào)優(yōu)？（ABCD）A.網(wǎng)格搜索B.隨機搜索C.貝葉斯優(yōu)化D.遺傳算法9.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)可以用于文本情感分析任務(wù)？（ABCD）A.情感詞典B.機器學(xué)習(xí)模型C.深度學(xué)習(xí)模型D.混合模型10.以下哪些技術(shù)可以用于文本生成中的文本生成模型訓(xùn)練中的正則化？（ABCD）A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.早停三、判斷題（本部分共10小題，每小題1分，共10分。請將判斷結(jié)果“正確”或“錯誤”填在答題卡上。）1.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，詞嵌入技術(shù)可以將詞語映射到高維向量空間，但無法捕捉詞語之間的語義關(guān)系。（錯誤）2.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）主要用于圖像生成任務(wù)，不適用于文本生成任務(wù)。（錯誤）3.在自然語言處理中，TF-IDF算法主要用于文本分類任務(wù)，不適用于關(guān)鍵詞提取任務(wù)。（錯誤）4.文本摘要生成中的抽取式摘要是指自動從原文中抽取關(guān)鍵句子組成摘要。（正確）5.情感分析模型主要用于識別文本中的情感傾向，不適用于文本分類任務(wù)。（錯誤）6.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，實體識別技術(shù)主要用于識別文本中的命名實體，不適用于文本聚類任務(wù)。（錯誤）7.文本生成模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以提高模型的泛化能力，但會增加模型的訓(xùn)練時間。（正確）8.在自然語言處理中，序列標(biāo)注技術(shù)主要用于文本分類任務(wù)，不適用于實體識別任務(wù)。（錯誤）9.摘要生成模型主要用于自動生成新聞?wù)?，不適用于文本生成中的文本填充任務(wù)。（錯誤）10.在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，語法分析技術(shù)主要用于識別文本中的語法錯誤，不適用于文本生成任務(wù)。（錯誤）四、簡答題（本部分共5小題，每小題4分，共20分。請將答案寫在答題卡上。）1.請簡述自然語言處理中詞嵌入技術(shù)的原理和作用。詞嵌入技術(shù)是一種將詞語映射到高維向量空間的技術(shù)，通過將詞語表示為向量，可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系。詞嵌入技術(shù)的原理是通過訓(xùn)練模型，使得語義相似的詞語在向量空間中距離較近。詞嵌入技術(shù)的作用是可以提高自然語言處理任務(wù)的性能，例如文本分類、情感分析、機器翻譯等。2.請簡述文本生成模型訓(xùn)練中的預(yù)訓(xùn)練語言模型的原理和作用。預(yù)訓(xùn)練語言模型是一種在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的語言模型，通過預(yù)訓(xùn)練可以學(xué)習(xí)到豐富的語言知識。預(yù)訓(xùn)練語言模型的原理是通過自回歸或自編碼的方式，學(xué)習(xí)到詞語之間的依賴關(guān)系。預(yù)訓(xùn)練語言模型的作用是可以提高文本生成任務(wù)的性能，例如文本生成、文本摘要、問答系統(tǒng)等。3.請簡述文本分類模型評估中的準(zhǔn)確率和召回率的定義。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占所有預(yù)測樣本數(shù)的比例。召回率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占所有實際樣本數(shù)的比例。準(zhǔn)確率和召回率是評估文本分類模型性能的重要指標(biāo)，可以用來衡量模型的泛化能力。4.請簡述文本生成模型訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)增強技術(shù)的原理和作用。數(shù)據(jù)增強技術(shù)是一種通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行變換來增加數(shù)據(jù)多樣性的技術(shù)。數(shù)據(jù)增強技術(shù)的原理是通過對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，例如回譯、同義詞替換、背包增強等，來增加數(shù)據(jù)的多樣性。數(shù)據(jù)增強技術(shù)的作用是可以提高模型的泛化能力，減少過擬合現(xiàn)象。5.請簡述文本摘要生成中的抽取式摘要和生成式摘要的區(qū)別。抽取式摘要是指從原文中抽取關(guān)鍵句子組成摘要，生成式摘要是指根據(jù)原文內(nèi)容生成新的摘要。抽取式摘要的原理是識別原文中的關(guān)鍵句子，然后將這些句子組成摘要。生成式摘要的原理是根據(jù)原文內(nèi)容生成新的摘要，通常使用序列到序列模型。抽取式摘要的優(yōu)點是簡單高效，生成式摘要的優(yōu)點是可以生成更流暢的摘要。五、論述題（本部分共2小題，每小題5分，共10分。請將答案寫在答題卡上。）1.請論述在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，如何提高文本分類模型的性能。提高文本分類模型的性能可以從以下幾個方面入手：首先，可以使用更先進(jìn)的模型，例如深度學(xué)習(xí)模型，來提高模型的性能。其次，可以使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來提高模型的泛化能力。第三，可以使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，來增加數(shù)據(jù)的多樣性。第四，可以使用超參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)，來優(yōu)化模型的參數(shù)。第五，可以使用集成學(xué)習(xí)技術(shù)，將多個模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行組合，來提高模型的性能。2.請論述在網(wǎng)絡(luò)編輯智能自然語言處理算法優(yōu)化中，如何提高文本生成模型的性能。提高文本生成模型的性能可以從以下幾個方面入手：首先，可以使用更先進(jìn)的模型，例如Transformer模型，來提高模型的性能。其次，可以使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來提高模型的泛化能力。第三，可以使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，來增加數(shù)據(jù)的多樣性。第四，可以使用預(yù)訓(xùn)練語言模型，來提高模型的性能。第五，可以使用超參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)，來優(yōu)化模型的參數(shù)。第六，可以使用正則化技術(shù)，來減少過擬合現(xiàn)象。本次試卷答案如下一、單項選擇題答案及解析1.A解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）擅長處理序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉文本中的時間依賴性和上下文信息，因此廣泛應(yīng)用于文本情感分析任務(wù)。2.C解析：TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）算法通過計算詞語在文檔中的重要性來提取關(guān)鍵詞，適用于文本關(guān)鍵詞提取任務(wù)。3.B解析：詞嵌入技術(shù)將詞語映射到高維向量空間，使得語義相似的詞語在向量空間中距離較近，從而捕捉詞語之間的語義關(guān)系。4.D解析：摘要生成模型專門用于自動生成文本摘要，通過理解原文內(nèi)容并生成新的摘要文本，適用于新聞?wù)扇蝿?wù)。5.A解析：準(zhǔn)確率是衡量文本分類模型性能的重要指標(biāo)，表示模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占所有預(yù)測樣本數(shù)的比例。6.C解析：實體識別技術(shù)用于識別文本中的命名實體（如人名、地名、組織名等），是自然語言處理中的基礎(chǔ)任務(wù)之一。7.B解析：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由生成器和判別器組成，通過對抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量的文本，適用于文本生成任務(wù)。8.D解析：語法分析技術(shù)用于分析文本的語法結(jié)構(gòu)，識別句子成分和語法關(guān)系，可以幫助自動檢測文本中的語法錯誤。9.C解析：K-means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將文本數(shù)據(jù)聚類成不同的類別，適用于文本聚類任務(wù)。10.A解析：關(guān)鍵句提取技術(shù)用于識別文本中的關(guān)鍵句子，并將這些句子組成摘要，是抽取式摘要生成的一種方法。11.B解析：支持向量機（SVM）是一種常用的文本分類算法，通過找到最優(yōu)超平面將不同類別的文本分開。12.C解析：機器翻譯技術(shù)用于將一種語言的文本翻譯成另一種語言，是文本生成任務(wù)的一種重要應(yīng)用。13.D解析：情感分析技術(shù)用于識別文本中的情感傾向（如積極、消極、中性），是文本情感分析的主要方法。14.A解析：抽取式摘要是指從原文中抽取關(guān)鍵句子組成摘要，是抽取式摘要生成的一種方法。15.B解析：文本填充技術(shù)用于在文本中填充缺失的信息，提高文本的完整性和流暢性。16.C解析：預(yù)訓(xùn)練語言模型（如BERT、GPT）在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到豐富的語言知識，可用于文本生成模型的訓(xùn)練。17.B解析：多標(biāo)簽分類技術(shù)用于將文本分類到多個類別中，適用于需要同時標(biāo)注多個標(biāo)簽的文本分類任務(wù)。18.A解析：梯度下降是一種常用的優(yōu)化算法，用于更新模型的參數(shù)，提高文本生成模型的性能。19.D解析：文本生成模型評估技術(shù)用于評估生成文本的質(zhì)量，常用指標(biāo)包括BLEU、ROUGE等。20.C解析：數(shù)據(jù)增強技術(shù)通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行變換來增加數(shù)據(jù)多樣性，提高模型的泛化能力，適用于文本生成模型的訓(xùn)練。二、多項選擇題答案及解析1.ABCD解析：支持向量機、決策樹、樸素貝葉斯和邏輯回歸都是常用的文本分類算法，可以用于文本分類任務(wù)。2.ABCD解析：預(yù)訓(xùn)練語言模型、梯度下降、數(shù)據(jù)增強和超參數(shù)調(diào)優(yōu)都是文本生成模型訓(xùn)練中的常用技術(shù)。3.ABCD解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、文本填充、序列標(biāo)注和實體識別都是文本生成中的相關(guān)技術(shù)，可以用于文本填充任務(wù)。4.ABCD解析：梯度下降、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)增強和正則化都是文本生成模型優(yōu)化中的常用技術(shù)。5.ABCD解析：K-means聚類、層次聚類、DBSCAN和高斯混合模型都是常用的文本聚類算法。6.ABCD解析：BLEU、ROUGE、METEOR和人工評估都是常用的文本生成模型評估指標(biāo)。7.ABCD解析：回譯、同義詞替換、背包增強和增量學(xué)習(xí)都是常用的數(shù)據(jù)增強技術(shù)。8.ABCD解析：網(wǎng)格搜索、隨機搜索、貝葉斯優(yōu)化和遺傳算法都是常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)。9.ABCD解析：情感詞典、機器學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型和混合模型都是常用的文本情感分析技術(shù)。10.ABCD解析：L1正則化、L2正則化、Dropout和早停都是常用的正則化技術(shù)。三、判斷題答案及解析1.錯誤解析：詞嵌入技術(shù)不僅可以將詞語映射到高維向量空間，還可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系，例如通過向量距離表示語義相似度。2.錯誤解析：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）不僅可以用于圖像生成任務(wù)，也可以用于文本生成任務(wù)，例如生成對話、故事等。3.錯誤解析：TF-IDF算法既可以用于文本分類任務(wù)，也可以用于關(guān)鍵詞提取任務(wù)，是自然語言處理中常用的文本特征提取方法。4.正確解析：抽取式摘要是指從原文中抽取關(guān)鍵句子組成摘要，是抽取式摘要生成的一種方法。5.錯誤解析：情感分析模型不僅可以用于識別文本中的情感傾向，也可以用于文本分類任務(wù)，例如情感分類、主題分類等。6.錯誤解析：實體識別技術(shù)不僅可以用于識別文本中的命名實體，也可以用于文本聚類任務(wù)，例如根據(jù)實體信息進(jìn)行聚類。7.正確解析：數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以提高模型的泛化能力，但會增加模型的訓(xùn)練時間和計算成本。8.錯誤解析：序列標(biāo)注技術(shù)既可以用于文本分類任務(wù)，也可以用于實體識別任務(wù)，是自然語言處理中常用的序列標(biāo)注方法。9.錯誤解析：摘要生成模型既可以用于自動生成新聞?wù)?，也可以用于文本生成中的文本填充任?wù)，例如生成對話中的缺失部分。10.錯誤解析：語法分析技術(shù)不僅可以用于識別文本中的語法錯誤，也可以用于文本生成任務(wù)，例如生成符合語法規(guī)則的文本。四、簡答題答案及解析1.詞嵌入技術(shù)是一種將詞語映射到高維向量空間的技術(shù)，通過將詞語表示為向量，可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系。詞嵌入技術(shù)的原理是通過訓(xùn)練模型，使得語義相似的詞語在向量空間中距離較近。例如，通過Word2Vec、GloVe等算法，可以學(xué)習(xí)到詞語的向量表示。詞嵌入技術(shù)的作用是可以提高自然語言處理任務(wù)的性能，例如文本分類、情感分析、機器翻譯等。在文本分類任務(wù)中，詞嵌入可以將詞語表示為向量，然后使用這些向量作為特征進(jìn)行分類。在情感分析任務(wù)中，詞嵌入可以將詞語表示為向量，然后使用這些向量作為特征進(jìn)行情感分類。在機器翻譯任務(wù)中，詞嵌入可以將源語言詞語表示為向量，然后使用這些向量作為特征進(jìn)行翻譯。2.預(yù)訓(xùn)練語言模型是一種在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的語言模型，通過預(yù)訓(xùn)練可以學(xué)習(xí)到豐富的語言知識。預(yù)訓(xùn)練語言模型的原理是通過自回歸或自編碼的方式，學(xué)習(xí)到詞語之間的依賴關(guān)系。例如，Transformer模型通過自注意力機制學(xué)習(xí)到詞語之間的依賴關(guān)系。預(yù)訓(xùn)練語言模型的作用是可以提高文本生成任務(wù)的性能，例如文本生成、文本摘要、問答系統(tǒng)等。在文本生成任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型可以生成符合語法和語義的文本。在文本摘要任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型可以生成高質(zhì)量的摘要。在問答系統(tǒng)任務(wù)中，預(yù)訓(xùn)練語言模型可以生成準(zhǔn)確的答案。3.準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占所有預(yù)測樣本數(shù)的比例。召回率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占所有實際樣本數(shù)的比例。準(zhǔn)確率和召回率是評估文本分類模型性能的重要指標(biāo)，可以用來衡量模型的泛化能力。例如，一個準(zhǔn)確率為90%的模型表示它在所有預(yù)測樣本中正確預(yù)測了90%的樣本。一個召回率為80%的模型表示它在所有實際樣本中正確預(yù)測了80%的樣本。在實際情況中，通常需要綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率，以全面評估模型的性能。4.數(shù)據(jù)增強技術(shù)是一種通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行變換來增加數(shù)據(jù)多樣性的技術(shù)。數(shù)據(jù)增強技術(shù)的原理是通過對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，例如回譯、同義詞替換、背包增強等，來增加數(shù)據(jù)的多樣性。數(shù)據(jù)增強技術(shù)的作用是可以提高模型的泛化能力，減少過擬合現(xiàn)象。例如，通過回譯可以將一種語言的文本翻譯成另一種語言，然后再翻譯回原語言，從而增加數(shù)據(jù)的多樣性。通過同義詞替換可以將文本中的詞語替換為同義詞，從而增加數(shù)據(jù)的多樣性。通過背包增強可以將文本中的詞語按照一定的規(guī)則進(jìn)行組合，從而增加數(shù)據(jù)的多樣性。數(shù)據(jù)增強技術(shù)可以提高模型的泛化能力，減少過擬合現(xiàn)象，從而提高模型的性能。5.抽取式摘要是指從原文中抽取關(guān)鍵句子組成摘要，生成式摘要是指根據(jù)原文內(nèi)容生成新的摘要。抽取式摘要的原理是識別原文中的關(guān)鍵句子，然后將這些句子組成摘要。例如，可以使用關(guān)鍵句提取技術(shù)識別原文中的關(guān)鍵句子，然后將這些句子組成摘要。生成式摘要的原理是根據(jù)原文內(nèi)容生成新的摘要，通常使用序列到序列模型。例如，可以使用Transformer模型根據(jù)原文內(nèi)容生成新的摘要。抽取式摘要的優(yōu)點是簡