跳转至

文本摘要 (Transformers.js)

体验直接在浏览器中运行的 AI 文本摘要模型！借助 Transformers.js，我们可以将较长的文本段落精炼成简短的摘要。

在下面的文本框中输入一段英文长文本，然后点击“生成摘要”按钮，模型将尝试生成该文本的核心摘要。

摘要:

-

工作原理

此演示利用 Transformers.js 库在浏览器中执行文本摘要：

  1. 加载库: 通过 CDN 引入 Transformers.js。
  2. 模型加载: 首次点击“生成摘要”按钮时，会从 Hugging Face Hub 下载预训练的文本摘要模型 (例如 Xenova/distilbart-cnn-6-6)。这类模型通常基于序列到序列 (Seq2Seq) 架构，如 BART 或 T5，并在大量文本及其对应摘要的数据集上进行训练。模型下载后会被浏览器缓存。
  3. 文本处理与摘要生成:
    • 用户输入的较长文本被传递给加载的 summarization pipeline。
    • 模型处理输入文本并生成一个更短的、包含核心信息的摘要文本。
    • 可以通过参数（如 min_length 和 max_length）来建议摘要的长度范围。
  4. 显示结果: 生成的摘要文本会显示在页面上。

关于文本摘要

文本摘要是自然语言处理中的一个任务，旨在从一个或多个文本文档中创建一个简短、准确且连贯的摘要。摘要可以是： * 抽取式 (Extractive): 从原文中选择重要的句子或短语直接组合成摘要。 * 生成式 (Abstractive): 模型理解原文内容后，用自己的“话语”生成新的句子来构成摘要，这通常更难，但也可能产生更���然、更连贯的摘要。Transformers.js 中许多先进的摘要模型（如基于 BART 的模型）都属于生成式摘要。

客户端 AI 的优势

  • 快速获取信息核心: 帮助用户快速理解长文本的主要内容。
  • 隐私保护: 文本数据保留在用户浏览器中，不发送到服务器。
  • 即时反馈: 一旦模型加载，摘要生成过程相对迅速。
  • 降低服务器成本: AI 推理在客户端完成。

Transformers.js 使得在 Web 应用中集成文本摘要功能成为可能，为用户提供了高效的信息处理工具。