🔤 文本摘要 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现一个文本摘要工具。这个工具可以自动将长文本压缩成简短且包含关键信息的摘要，帮助用户快速理解文本的主要内容。
基本原理¶
文本摘要是自然语言处理中的一项重要任务，旨在生成原始文档的简洁版本，同时保留其关键信息和核心含义。文本摘要主要分为两种类型：
- 抽取式摘要：从原文中直接抽取关键句子组成摘要
- 生成式摘要：生成新的文本作为摘要，可能包含原文中没有的词语和句子
现代的文本摘要系统主要基于Transformer架构的神经网络模型，如BART、T5、PEGASUS等，这些模型通过大规模预训练和微调，可以生成高质量的摘要。
交互式AI工具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现文本摘要的基本示例：
如何使用¶
- 打开工具后，模型会自动加载（首次加载可能需要一些时间）
- 在输入框中粘贴要摘要的长文本，或点击示例文本
- 调整摘要参数（可选）：
- 最小长度：摘要的最小字符数
- 最大长度：摘要的最大字符数
- 搜索束宽：生成时的搜索宽度，影响摘要质量
- 点击"生成摘要"按钮
- 查看生成的摘要结果及相关统计信息
支持的功能¶
- 文本摘要生成 - 自动生成长文本的简洁摘要
- 参数调整 - 允许用户调整摘要生成的关键参数
- 统计信息 - 显示原文和摘要的字符数、单词数和压缩比例
- 示例文本 - 提供预设文本样例进行测试
- 多语言支持 - 支持中文等多种语言
支持的模型¶
在上面的示例中，我们使用了 mt5-small-chinese-summarization 模型，这是一个基于mT5架构的中文摘要模型。这个模型具有以下特点：
- 专为中文文本摘要任务优化
- 基于多语言T5（mT5）架构，具有良好的文本理解能力
- 模型体积相对较小，适合在浏览器中运行
- 能够生成流畅、连贯的中文摘要
应用场景¶
- 新闻摘要 - 快速获取新闻文章的主要内容
- 学术论文摘要 - 缩短研究论文，突出关键发现
- 会议记录总结 - 提取会议中的重要决策和行动项
- 市场报告压缩 - 将冗长的市场分析报告减少到关键点
- 内容策划 - 自动生成文章摘要用于内容预览
- 法律文件简化 - 将复杂的法律文件转化为易理解的摘要
- 知识管理 - 创建大量文档的简明概述
进阶应用¶
- 摘要质量评估 - 实现自动评估摘要质量的指标
- 可控摘要 - 根据用户指定的关键词或主题生成有针对性的摘要
- 多文档摘要 - 整合多个相关文档的信息生成综合摘要
- 层次摘要 - 生成不同粒度的摘要（短摘要、中等摘要和详细摘要）
- 情感保留摘要 - 在压缩文本的同时保留原文的情感倾向
这个文本摘要工具展示了如何使用 Transformers.js 在浏览器中实现复杂的自然语言处理任务，帮助用户快速获取和理解长文本的核心内容，提高信息消费效率。