BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。模型架构：BERT (BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)主要是一个编码器（Encoder）模型，它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本，并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文，因为它在预

前期回顾：BERT模型是仅使用Transformer-Encoder结构的预训练语言模型。GPT模型是仅使用Transformer-Decoder结构的预训练语言模型。BART（Bidirectionaland Auto-Regressive Transformers）模型是使用标准的Transformer-EncoderandDecoder模型整体结构的预训练语言模型

1）背景问题：基于Transformer的预训练语言模型，会限制长度，一般是512以内，因为二次复杂度的原因O(N^2)，无法应用于长序列例如故事、科学文章和长文档。2）现有方法：高效的Transformer变体，但是，它们通常基于自定义实现，需要从头开始进行昂贵的预训练。比如：1.Reformer2.Funnel-Transfo

摘要模型分为两种提取式摘要模型：提取式摘要模型不生成新的文本，而是从原始文本中选择或提取现有句子、段落或短语，以创建摘要。这些模型通过评估文本中的句子的相关性、重要性或其他特征来选择最相关的部分，以构建摘要。提取式摘要通常更易实现，因为它不涉及文本生成，而是依赖于

1.#理解类classStudent(object):passbart=Student()#变量bart指向的就是一个Student的实例,后面的0x10a67a590是内存地址，每个object的地址都不一样，而Student本身则是一个类#print(bart)#<__main__.Studentobjectat0x0000022F8E4E33D0>bart2=Student()print

DatacollatorusedforBARTdenoisinglanguagemodeling.Thecodeislargelycopiedfrom`<https://github.com/morganmcg1/rotobart/blob/main/data_collator.py#L223>`__.FormoreinformationonhowBARTdenoisinglanguagemodelingworks,oneca

LongformerRoberta使用绝对位置编码，最大512.为了能够适应更长的文本，Longformer添加到4096。为了利用Roberta的预训练后的权重，多次复制512位置编码。做了实验，对比随机初始化位置编码和复制位置编码，显示出复制位置编码的重要性。扩展BART的1Ktokens到16Ktokens。初始化位置

当前最流行的先进模型模型描述能否训练BART通用模型，适合做摘要任务不能预训练，可以微调PEGASUS针对摘要任务不能预训练，勉强微调？T5通用模型，适合做摘要任务大模型，做摘要任务不能微调BigBird通用模型，稀疏注意力可以预训练BigBird√Pegasus⚪

BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器（autoencoder）。它是一个序列到序列的模型，具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器，所以它可以完美的执

first/last顾名思义，这两个函数分别取第一个和最后一个元素：'usestrict';vararr=[2,4,6,8];_.first(arr);//2_.last(arr);//8flatten​​flatten()​​接收一个

Python之list添加新元素现在，班里有3名同学：>>>L=['Adam','Lisa','Bart']今天，班里转来一名新同学Paul，如何把新同学添加到现有的list中呢？第一个办法是用list的​​

BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehensionBART：用于自然语言生成、翻译和理解的seq2seq去噪

摘要基于方面的情感分析（ABSA）旨在识别方面术语、相应的情感极性和观点术语。ABSA中有七个子任务。大多数研究只关注这些子任务的子集，这导致了各种复杂的ABSA模型，但很难在统