【语义学者：尚需进阶的“学术秘书”】张家俊认为 ， 该系统一是构造了大规模的科技文本—短摘要数据集；二是利用科技论文—标题的自然标注数据作为额外的任务进行多任务学习；三是在预训练模型BART的基础上 ， 针对短摘要生成任务进行微调 。
“由于他们提出了自己的数据集 ， 这个数据集对应一个新的任务 ， ‘语义学者’在这个数据集上获得了很好的效果 ， 有比较好的应用 。 ”张家俊说 ， “不过 ， 也有需要改进的地方 。 一方面 ， 很多文献非常长 ， 与之相对目前仅支持5000个词的输入有些捉襟见肘；另一方面 ， 即使可以输入5000个甚至更多单词 ， 在模型上进行语义编码也有难度 ， 这个方法的有效性还有待进一步观察 。 ”
来源： 《中国科学报》

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