### 一．概述
文本复述任务是指把一句/段文本A改写成文本B，要求文本B采用与文本A略有差异的表述方式来表达与之意思相近的文本。
改进谷歌的LaserTagger模型，使用LCQMC等中文语料训练文本复述模型，即修改一段文本并保持原有语义。
复述的结果可用于数据增强，文本泛化，从而增加特定场景的语料规模，提高模型泛化能力。

### 二．模型介绍
谷歌在文献《Encode, Tag, Realize: High-Precision Text Editing》中采用序列标注的框架进行文本编辑，在文本拆分和自动摘要任务上取得了最佳效果。
在同样采用BERT作为编码器的条件下，本方法相比于Seq2Seq的方法具有更高的可靠度，更快的训练和推理效率，且在语料规模较小的情况下优势更明显。

谷歌公开了本文献对应的代码，但是原有任务与当前任务有一定的差异性，需要修改部分代码，主要修改如下：
A.分词方式：原代码针对英文，以空格为间隔分成若干词。现在针对中文，分成若干字。
B.推理效率：原代码每次只对一个文本进行复述，改成每次对batch_size个文本进行复述，推理效率提高6倍。
{}
region:us
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#region-us 

### 一．概述
文本复述任务是指把一句/段文本A改写成文本B，要求文本B采用与文本A略有差异的表述方式来表达与之意思相近的文本。
改进谷歌的LaserTagger模型，使用LCQMC等中文语料训练文本复述模型，即修改一段文本并保持原有语义。
复述的结果可用于数据增强，文本泛化，从而增加特定场景的语料规模，提高模型泛化能力。

### 二．模型介绍
谷歌在文献《Encode, Tag, Realize: High-Precision Text Editing》中采用序列标注的框架进行文本编辑，在文本拆分和自动摘要任务上取得了最佳效果。
在同样采用BERT作为编码器的条件下，本方法相比于Seq2Seq的方法具有更高的可靠度，更快的训练和推理效率，且在语料规模较小的情况下优势更明显。

谷歌公开了本文献对应的代码，但是原有任务与当前任务有一定的差异性，需要修改部分代码，主要修改如下：
A.分词方式：原代码针对英文，以空格为间隔分成若干词。现在针对中文，分成若干字。
B.推理效率：原代码每次只对一个文本进行复述，改成每次对batch_size个文本进行复述，推理效率提高6倍。
### 一．概述
文本复述任务是指把一句/段文本A改写成文本B，要求文本B采用与文本A略有差异的表述方式来表达与之意思相近的文本。
改进谷歌的LaserTagger模型，使用LCQMC等中文语料训练文本复述模型，即修改一段文本并保持原有语义。
复述的结果可用于数据增强，文本泛化，从而增加特定场景的语料规模，提高模型泛化能力。 ### 二．模型介绍
谷歌在文献《Encode, Tag, Realize: High-Precision Text Editing》中采用序列标注的框架进行文本编辑，在文本拆分和自动摘要任务上取得了最佳效果。
在同样采用BERT作为编码器的条件下，本方法相比于Seq2Seq的方法具有更高的可靠度，更快的训练和推理效率，且在语料规模较小的情况下优势更明显。

谷歌公开了本文献对应的代码，但是原有任务与当前任务有一定的差异性，需要修改部分代码，主要修改如下：
A.分词方式：原代码针对英文，以空格为间隔分成若干词。现在针对中文，分成若干字。
B.推理效率：原代码每次只对一个文本进行复述，改成每次对batch_size个文本进行复述，推理效率提高6倍。
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 ### 一．概述
文本复述任务是指把一句/段文本A改写成文本B，要求文本B采用与文本A略有差异的表述方式来表达与之意思相近的文本。
改进谷歌的LaserTagger模型，使用LCQMC等中文语料训练文本复述模型，即修改一段文本并保持原有语义。
复述的结果可用于数据增强，文本泛化，从而增加特定场景的语料规模，提高模型泛化能力。 ### 二．模型介绍
谷歌在文献《Encode, Tag, Realize: High-Precision Text Editing》中采用序列标注的框架进行文本编辑，在文本拆分和自动摘要任务上取得了最佳效果。
在同样采用BERT作为编码器的条件下，本方法相比于Seq2Seq的方法具有更高的可靠度，更快的训练和推理效率，且在语料规模较小的情况下优势更明显。

谷歌公开了本文献对应的代码，但是原有任务与当前任务有一定的差异性，需要修改部分代码，主要修改如下：
A.分词方式：原代码针对英文，以空格为间隔分成若干词。现在针对中文，分成若干字。
B.推理效率：原代码每次只对一个文本进行复述，改成每次对batch_size个文本进行复述，推理效率提高6倍。
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### 一．概述
文本复述任务是指把一句/段文本A改写成文本B，要求文本B采用与文本A略有差异的表述方式来表达与之意思相近的文本。
改进谷歌的LaserTagger模型，使用LCQMC等中文语料训练文本复述模型，即修改一段文本并保持原有语义。
复述的结果可用于数据增强，文本泛化，从而增加特定场景的语料规模，提高模型泛化能力。### 二．模型介绍
谷歌在文献《Encode, Tag, Realize: High-Precision Text Editing》中采用序列标注的框架进行文本编辑，在文本拆分和自动摘要任务上取得了最佳效果。
在同样采用BERT作为编码器的条件下，本方法相比于Seq2Seq的方法具有更高的可靠度，更快的训练和推理效率，且在语料规模较小的情况下优势更明显。

谷歌公开了本文献对应的代码，但是原有任务与当前任务有一定的差异性，需要修改部分代码，主要修改如下：
A.分词方式：原代码针对英文，以空格为间隔分成若干词。现在针对中文，分成若干字。
B.推理效率：原代码每次只对一个文本进行复述，改成每次对batch_size个文本进行复述，推理效率提高6倍。