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采用生成式人工智能的摘要 API

什么是总结?

文本摘要简单来说就是对一段文本进行总结,使其更加简短。

生成式人工智能模型,如 GPT-5、GPT-4、LLaMA 3、Yi 34B 和 Mixtral 8x7B,在执行文本摘要方面非常出色。

比方说,您有以下文本块:

The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building, and the tallest structure in Paris. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made structure in the world, a title it held for 41 years until the Chrysler Building in New York City was finished in 1930. It was the first structure to reach a height of 300 metres. Due to the addition of a broadcasting aerial at the top of the tower in 1957, it is now taller than the Chrysler Building by 5.2 metres (17 ft). Excluding transmitters, the Eiffel Tower is the second tallest free-standing structure in France after the Millau Viaduct.

这段技术描述相当冗长,对于普通读者来说,也许并不需要所有这些细节就能掌握大意。因此,我们现在希望利用机器学习来自动总结这段文字。

总结模型的返回值是这样的

The tower is 324 metres (1,063 ft) tall, about the same height as an 81-storey building. Its base is square, measuring 125 metres (410 ft) on each side. During its construction, the Eiffel Tower surpassed the Washington Monument to become the tallest man-made structure in the world.

有趣吧?正如你所看到的,总体思路依然存在,但大量细节被删除了。这使得文字只有最初的一半大小!

摘要有多种类型。例如,"标题生成 "就是生成非常适合博客或新闻标题的简短句子。"对话摘要 "是指将整段对话转换成浓缩版本。"提取式摘要 "是指摘要仅由原文中的句子构成,而 "抽象式摘要 "是指在摘要中可以创建新的内容。

总结

为什么要使用总结?

文本摘要可用于多种情况。下面是几个例子。

新闻回顾

有些工作需要花费大量时间阅读新闻。市场营销和商务部门尤其如此。为分析人员提供摘要内容可以帮助他们节省大量时间和精力。

内容创作

如果贵公司定期创建大量内容,那么很有可能在每次创建文章后都要对这些内容进行总结,以便作为标题并推送到社交网络。为什么不实现自动化呢?

法律文件解析

每天阅读大量法律文件是一件漫长而又疲惫的事情。有时,阅读所有细节并不重要。在这种情况下,除原文外,为人们提供摘要可以极大地提高工作效率。

报告生成

撰写报告有时是客户、管理层或同事的必修课。总结无疑可以减轻这项任务。

NLP 云的摘要应用程序接口

NLP Cloud 提出了一个文本摘要 API,让您可以基于多个先进的人工智能模型(如 Meta 的 Bart Large CNN 模型和 Google T5),甚至生成式人工智能模型(如 LLaMA 3、Yi 34B 和 Mixtral 8x7B),执行开箱即用的摘要处理。这些模型是 GPT-5 和 GPT-4 的很好替代品。您可以使用我们的预训练模型、训练您自己的模型或上传您自己的自定义模型!

更多详情,请参阅我们的文本摘要文档 这里.

在本地测试文本摘要是一回事,但在生产中可靠地使用它又是另一回事。有了 NLP Cloud,您就可以同时做到这两点!

常见问题

什么是文本摘要?

文本摘要是从源文本中提取最重要的信息并以较短的形式呈现出来的过程。它的目的是抓住内容的精髓,使人在不阅读全文的情况下更快、更容易地理解要点。

使用人工智能进行文本摘要有哪些主要优势?

用于文本摘要的人工智能可将冗长的文档提炼为简明摘要,从而实现快速理解,节省时间并提高工作效率。它还能确保在理解大量信息时的一致性和客观性,从而帮助做出更好的决策。

提取式摘要和抽象式摘要有什么区别?

提取式摘要是指在不改动原文的情况下,从原文中选择并汇编短语或句子,形成摘要。另一方面,抽象式摘要涉及对内容进行解析和改写,以创建一个新的、简明的信息版本,通常会产生原文中没有的新句子。

如何评估人工智能摘要的准确性?

评估人工智能摘要的准确性并非易事。这需要将人工智能生成的摘要与一组人类生成的参考摘要进行比较,使用 ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)等指标来衡量关键短语和概念的重叠情况。此外,人类评估人员还可以评估摘要的质量、连贯性和忠实性,以确保它们准确地表达了原始内容的含义。

您的摘要 API 支持哪些类型的文档或文本格式?

可汇总任何基于文本的文档(纯文本、HTML 文件、markdown 文件、CSV......)

贵公司的人工智能应用程序接口支持哪些语言的摘要?

我们支持 200 种语言的摘要

我能免费试用你们的摘要 API 吗?

是的,与 NLP Cloud 上的所有模型一样,摘要 API 端点可以免费测试

在汇总过程中,您的人工智能应用程序接口如何处理数据隐私和安全问题?

NLP Cloud在设计上注重数据隐私:我们不会记录或存储您对我们API所做请求的内容。NLP Cloud符合HIPAA和GDPR标准。