19、文本摘要生成与法律案例文本结构化分类

文本摘要生成与法律案例文本结构化分类

1. 文本摘要生成

1.1 文本摘要生成概述

理想情况下,摘要应基于摘要表示中的命题或语义场构建,随后进入文本生成阶段。文本生成是一个广泛的领域,涵盖信息选择、文本组织、生成语法正确的表层表达(如句子)以及词汇选择等方面。其目的在于提升文本的可读性,增强其交际价值。不过,摘要生成还面临内容需适配最少文本行数的额外限制。

当从文本中提取句子并按阅读顺序在摘要中重现时,由于缺乏连贯性和其他因素干扰,结果可能并非流畅易读的文本。相比之下,提取的段落通常自身具有连贯性,问题相对较少。提取的句子往往需要进行一定程度的文本编辑。

1.2 摘要连贯性问题及解决方法

1.2.1 指代问题

摘要连贯性方面的一个重要问题是频繁出现“悬空”的回指和预指引用。例如,句子中的代词、指示词和比较词可能需要参考前文(回指)或偶尔后文(预指)才能理解。省略也会导致类似问题。
对于回指引用,常见的简单解决方法有删除包含回指引用的句子,或者在包含回指的句子前添加前一个句子。但前者会危及信息覆盖度,后者也不能保证回指问题得到解决,因为它可能指向语篇中更早的句子。有时,建议包含可能直到特定提示词的先前文本单元。确定正确的先行词需要进行语言学分析,其中语篇结构起着重要作用,这是文本分析阶段需要解决的问题。

1.2.2 修辞连接词问题

其他修辞连接词可能会扭曲由提取句子组成的摘要的可读性。其中包括表明句子与其前后句关系性质的衔接特征。例如,当提取的句子以“另一方面”开头与前文形成对比时,它可能与摘要中的前一个句子形成对比,但这并不总是符合原文内容。删除提取句子中

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始训练,到执行分类及结果优的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动建模参数优,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能转型、精准传播、首发内容价值提升、内容资产及数据可视。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转GEO优的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量品牌影响力销售转效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优,以实现品牌传播的长期复利效应。
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