能否训练Spacy实现文本摘要并提升对应任务准确率

首先明确结论：可以，但具体提升方式取决于你用spaCy实现文本摘要的技术路径：

• 如果你用的是spaCy实现抽取式摘要：这也是目前大家用spaCy做摘要最常见的方案，核心是依托spaCy的词性标注、依存句法分析、NER、文本相似度、句子重要性打分等现有组件，从原文中筛选核心句子拼接为摘要。这种场景下训练spaCy的对应组件就能直接提升摘要准确率：
  • 针对垂直领域训练专属NER模型，让模型精准识别领域内的核心实体、专业术语，筛选关键句时就能优先命中包含核心信息的内容
  • 自定义训练文本分类组件，提前标注你业务场景下哪些句子属于应当被纳入摘要的高价值内容，训练后的打分模型会比通用模型的筛选准确率高很多
  • 也可以训练适配领域的词向量，提升句子语义相似度、关键词提取的准确性，进一步优化摘要的信息覆盖度
• 如果你用spaCy的spacy-llm模块集成大模型做生成式摘要：你可以通过spaCy的训练框架做对应场景的prompt tuning，或者把你自行微调后的领域大模型封装为spaCy的自定义组件，也能显著提升生成摘要的准确率

注意：spaCy原生没有内置端到端可训练的生成式摘要pipeline，如果你的需求是从零训练生成式摘要模型，建议先单独完成模型训练后，再封装为spaCy自定义组件接入现有流程即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者chamod rathnayake