BERT, a pre-trained Transformer model, has achieved ground-breaking performance on multiple NLP tasks. In this paper, we describe BERTSUM, a simple variant of BERT, for extractive summarization. Our system is the state of the art on the CNN/Dailymail dataset, outperforming the previous best-performed system by 1.65 on ROUGE-L. The codes to reproduce our results are available at https://github.com/nlpyang/BertSum


翻译:BERT是受过培训的变异器模型,在多项NLP任务上取得了突破性业绩。本文描述了BERTSUM(BERT的简单变种),用于抽取总结。我们的系统是CNN/Dailymail数据集的最新数据,在ROUGE-L上以1.65比以往最佳的系统表现得更好。复制我们结果的代码见https://github.com/nlpyang/BertSum。

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BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是预训练语言表示的方法,可以在大型文本语料库(如维基百科)上训练通用的“语言理解”模型,然后将该模型用于下游NLP任务,比如机器翻译、问答。
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