BERT时代下的摘要提取长文总结，根据生成方式可以分为生成式摘要和抽取式摘要。
这里应该是一个batch里先用1/3的数据训练双向语言模型更新参数，然后再用1/3的数据进行序列到序列语言模型更新参数，再用1/6的数据从左到右的单向语料模型更新参数，最后用1/6的数据从右向左的单向语言模型更新参数。这里与multi-task些许不同，mutli-task是综合所有的loss，然后更新参数，而MASS是通过某个任务计算loss，更新参数后，再用另一个任务计算loss，更新参数。此处是挺新的一个想法，算是mutil-task的另一种变形吧。
基于四个LM任务目标预训练四个完形填空任务。在完形填空任务中，我们随机选择一些WordPiece token作为输入，并用特殊token [MASK]来替换它们。然后我们通过Transformer network来预测masked的token.
摘要算法的特点是什么？
“消息摘要”（Message Digest）是一种能产生特殊输出格式的算法，这种加密算法的特点是无论用户输入什么长度的原始数据，经过计算后输出的密文都是固定长度的，这种算法的原理是根据一定的运算规则对原数据进行某种形式的提取，这种提取就是“摘要”，被“摘要”的数据内容与原数据有密切联系，只要原数据稍有改变，输出的“摘要”便完全不同，因此基于这种原理的算法便能对数据完整性提供较为健全的保障。但是，由于输出的密文是提取原数据经过处理的定长值，所以它已经不能还原为原数据，即消息摘要算法是“不可逆”的，理论上无法通过反向运算取得原数据内容，因此它通常只能被用来做数据完整性验证，而不能作为原数据内容的加密方案使用，否则谁也无法还原。
摘要算法的分类
1、CRC8、CRC16、CRC32。
CRC（Cyclic Redundancy Check，循环冗余校验）算法出现时间较长，应用也十分广泛，尤其是通讯领域，现在应用最多的就是 CRC32 算法，它产生一个4字节（32位）的校验值，一般是以8位十六进制数，如FA 12 CD 45等。CRC算法的优点在于简便、速度快，严格的来说，CRC更应该被称为数据校验算法，但其功能与数据摘要算法类似，因此也作为测试的可选算法。
在 WinRAR、WinZIP 等软件中，也是以 CRC32 作为文件校验算法的。一般常见的简单文件校验（Simple File Verify – SFV）也是以 CRC32算法为基础，它通过生成一个后缀名为 .SFV 的文本文件，这样可以任何时候可以将文件内容 CRC32运算的结果与 .SFV 文件中的值对比来确定此文件的完整性。
与 SFV 相关工具软件有很多，如MagicSFV、MooSFV等。
2、MD2 、MD4、MD5
这是应用非常广泛的一个算法家族，尤其是 MD5（Message-Digest Algorithm 5，消息摘要算法版本5），它由MD2、MD3、MD4发展而来，由Ron Rivest（RSA公司）在1992年提出，被广泛应用于数据完整性校验、数据（消息）摘要、数据加密等。MD2、MD4、MD5 都产生16字节（128位）的校验值，一般用32位十六进制数表示。MD2的算法较慢但相对安全，MD4速度很快，但安全性下降，MD5比MD4更安全、速度更快。
在互联网上进行大文件传输时，都要得用MD5算法产生一个与文件匹配的、存储MD5值的文本文件（后缀名为 .md5或.md5sum），这样接收者在接收到文件后，就可以利用与 SFV 类似的方法来检查文件完整性，绝大多数大型软件公司或开源组织都是以这种方式来校验数据完整性，而且部分操作系统也使用此算法来对用户密码进行加密，另外，它也是目前计算机犯罪中数据取证的最常用算法。
与MD5 相关的工具有很多，如 WinMD5等。
3、SHA1、SHA256、SHA384、SHA512。
SHA（Secure Hash Algorithm）是由美国专门制定密码算法的标准机构—— 美国国家标准技术研究院（NIST）制定的，SHA系列算法的摘要长度分别为：SHA为20字节（160位）、SHA256为32字节（256位）、 SHA384为48字节（384位）、SHA512为64字节（512位），由于它产生的数据摘要的长度更长，因此更难以发生碰撞，因此也更为安全，它是未来数据摘要算法的发展方向。由于SHA系列算法的数据摘要长度较长，因此其运算速度与MD5相比，也相对较慢。
SHA1的应用较为广泛，主要应用于CA和数字证书中，另外在互联网中流行的BT软件中，也是使用SHA1来进行文件校验的。
4、RIPEMD、PANAMA、TIGER、ADLER32 等。
RIPEMD是Hans Dobbertin等3人在对MD4，MD5缺陷分析基础上，于1996年提出来的，有4个标准128、160、256和320，其对应输出长度分别为16字节、20字节、32字节和40字节。
TIGER由Ross在1995年提出。Tiger号称是最快的Hash算法，专门为64位机器做了优化。
电子合同中的数字签名防篡改，有什么原理？
在公钥密码学中，密钥是由公开密钥和私有密钥组成的密钥对。数字签名就是用私有密钥进行加密，接收方用公开密钥进行解密。由于公开密钥不能推算出私有密钥，所以公开密钥不会损坏私有密钥的安全，公开密钥无需保密可以公开传播，而私有密钥必须保密。
因此，当某人用其私有密钥加密信息，能够用TA的公开密钥正确解密就可以肯定该消息是经过某人签字的，因为其他人的公开密钥不可能正确解密该加密信息，其他人也不可能拥有该人的私有密钥而制造出该加密过的信息。
就其实质而言，数字签名是接收方能够向第三方证明接收到的消息及发送源的真实性而采取的一种安全措施，其使用可以保证发送方不能否认和伪造信息。
数字签名的主要方式是：报文的发送方从报文文本中生成一个散列值（或报文摘要），发送方用自己的私有密钥对这个散列值进行加密来形成发送方的数字签名，然后这个数字签名将作为报文的附件和报文一起发送给报文的接收方，报文的接收方首先从接收到的原始报文中计算出散列值（或报文摘要），接着再用发送方的公开密钥来对报文附加的数字签名进行解密，如果两个散列值相同，那么接收方就能确认该数字签名是发送方的。
如何从论文提取内容摘要？？？？？？？
摘要应该是论文内容的梗概或者作者观点的提炼。能够让人通过看你的摘要知道你的论文都写了什么。 按照现在期刊规范的要求，论文中不应出现‘本文’.........的字样。 就是别从本文写了。。。这个角度去写摘要，就直接高度概括内容或观点就行了。
怎样提取内容摘要 10
你要是需要自己写的话,你需要了解一些pdf文档里的基础结构(可以参考PDF Reference 8.8).这些你要的信息都在catalog\info对象里. 有需要帮助可以加我.88998888。
什么是报文摘要算法
本文描述了MD5报文摘要算法，此算法将对输入的任意长度的信息进行计算，产生一个128位 。
长度的“指纹”或“报文摘要”，假定两个不同的文件产生相同的报文摘要或由给定的报文摘要产生 。
原始信息在计算上是行不通的。MD5算法适合用在数据签名应用中，在此应用中，一个大的文件必 。
须在类似RSA算法的公用密钥系统中用私人密钥加密前被“压缩”在一种安全模式下。
MD5算法能在32位机器上能以很快的速度运行。另外，MD5算法不需要任何大型的置换列表。
此算法编码很简洁。MD5算法是MD4报文摘要算法的扩展。MD5算法稍慢于MD4算法，但是在设 。
计上比MD4算法更加“保守”。设计MD5是因为MD4算法被采用的速度太快，以至于还无法证明 。
它的正确性，因为MD4算法速度非常快，它处在遭受成功秘密攻击的“边缘”。MD5后退了一步，
它舍弃了一些速度以求更好的安全性。它集中了不同的评论家提出的建议，并采取了一些附加的优化 。
措施。它被放在公共的地方以求公众的评论意见，它可能当作一个标准被采纳。
作为基于OSI的应用，MD5的对象标识符是：
md5OBJECTIDENTIFIER::= 。
iso(1)member-body(2)US(840)rsadsi(113549)digestAlgorithm(2)5} 。
在X.509类型AlgorithmIdentifier[3]中，MD5算法参数应该包括NULL类型。
2 术语和符号
本文中一个“字”是32位，一个“字节”是8位。一系列位串可看成是一系列字节的普通形式，
其中的连续的8位看成一个字节，高位在前，同理一系列字节串可看成是一系列32位的字，其中每 。
个连续的4个字节当作一个字，地位在前。
我们定义x_i代表“x减去I".如果下划线左边的是一个表达式，则用括号括住，如：
x_{i+1}。同样我们用^代表求幂，这样x^i则代表x的i次幂。
符号“＋”代表字的加，X<<<s代表32位的值X循环左移s位，not(X)代表X的按位 。
补运算，XvY表示X和Y的按位或运算，XxorY代表X和Y的按位异或运算，XY代表 。
X和Y的按位与运算。
3 MD5算法描述
我们假设有一个b位长度的输入信号，希望产生它的报文摘要，此处b是一个非负整数，b也可 。
能是0，不一定必须是8的整数倍，它可能是任意大的长度。我们设想信号的比特流如下所示：
m_0m_1...m_{b-1} 。
下面的5步计算信息的报文摘要。
（1）补位
MD5算法是对输入的数据进行补位，使得如果数据位长度LEN对512求余的结果是448。即数 。
据扩展至K*512+448位。即K*64+56个字节，K为整数。补位操作始终要执行，即使数据长度LEN 。
对512求余的结果已是448。
具体补位操作：补一个1，然后补0至满足上述要求。总共最少要补一位，最多补512位。
（2）补数据长度
用一个64位的数字表示数据的原始长度b，把b用两个32位数表示。那么只取B的低64位。
当遇到b大于2^64这种极少遇到的情况时，这时，数据就被填补成长度为512位的倍数。也就是说，
此时的数据长度是16个字（32位）的整数倍数。用M[0...N-1]表示此时的数据，其中的N是16 。
的倍数。
（3）初始化MD缓冲器
用一个四个字的缓冲器（A，B，C，D）来计算报文摘要，A,B,C,D分别是32位的寄存器，初 。
始化使用的是十六进制表示的数字 。
A=0X01234567
B=0X89abcdef
C=0Xfedcba98
D=0X76543210
（4）处理位操作函数
首先定义4个辅助函数，每个函数的输入是三个32位的字，输出是一个32位的字。
X，Y，Z为32位整数。
F(X,Y,Z)=XYvnot(X)Z 。
G(X,Y,Z)=XZvYnot(Z) 。
H(X,Y,Z)=XxorYxorZ 。
I(X,Y,Z)=Yxor(Xvnot(Z)) 。
这一步中使用一个64元素的常数组T[1...64]，它由sine函数构成，T[i]表示数组中的第i个元 。
素，它的值等于经过4294967296次abs(sin(i))后的值的整数部分（其中i是弧度）。T[i]为32位 。
整数用16进制表示
企业如何通过数字签名保障信息安全？
信息安全软硬件的范围涵盖4个方面：
1.应用与数据安全：包括身份验证，授权管理，数据安全防护；
2.主机与系统安全：包括标准系统安全，漏洞扫描与加固，病毒防范，主机安全监管；
3.网络安全：包括网络边界安全，VPN（虚拟专用网）、防火墙；
4.物理和环境安全：门禁系统、摄像监控、物理环境。
信息安全以真实、保密、安全为达到目的。而电子认证机构在信息安全中的作用，则是向用户发行电子签证证书，为用户提供成员身份验证和密钥管理等功能。
可靠的电子签名需具备防篡改和不可抵赖性，前者可保证数据的一致性、防止数据被篡改，后者可建立有效的责任机制、防止用户否认其行为。那么，纸质合同拍照/扫描后是否可视为电子合同？当然不是。事实上，数字签名不可等同于书面签名的数字图像化，它是通过密码技术对电子文档进行的电子形式签名。
电子认证与电子签名一样，都是电子商务中的安全保障机制，是由特定的机构提供的，对电子签名及其签署者的真实性进行验证的服务。
而实名认证也是平台保障信息安全、符合“可靠电子签名”定义的关键技术。以我平台为例，其实名认证方式包含了刷脸、身份信息、银行卡、EID等多种认证方式。在为个人、企业用户签发具有个体标识意义的数字证书后，缔约双方即可在线上完成电子文件的签署、盖章等签约全操作，这份电子文件即为合法有效、可作维权证据的电子合同。
一份可靠的电子合同，除了保证签名为真、内容不可篡改外，还必须保证时间的准确性，这涉及到时间戳技术。可信时间戳即由国家法定时间源来负责保障时间的授时和守时监测，任何机构包括时间戳中心都不能对时间进行修改以保障时间的权威，只有这样产生的时间戳才具有法律效力。时间戳技术的核心技术仍是数字签名技术。
有这样一个需求，一篇中文文章，从其中提取出摘要，（文章中出现频率最高的词），把含这个词的句子提取出
package com.baidu;。
import java.io.*;。
import java.util.*;。
public class WuXiaoPang {。
/**
*
* @param str
* 传数每篇文章的字符串数组。
* @return 结果文件的字符串。
*/
public static String getQoh(String[] str) {。
StringBuffer sb = new StringBuffer();// 结果文件字符串。
/**
* 用来得到总共的单词列表的集合 Map<String, Integer> all key:单词 value:个数。
* 通过putAll来存放所有的。
*/
Map<String, Integer> all = new HashMap<String, Integer>();。
/**
* 用来得存放每篇文章统计结果的的集合 Map<String, Integer> putAll key:单词 value:个数 putAll =。
* map;
*/
Map<Integer, Map<String, Integer>> putAll = new HashMap<Integer, Map<String, Integer>>();。
int j = 0;
for (String input : str) {。
// 先将标点符号替换成空格号, 然后再转换成小写统计计算单词个数。
input = input.toLowerCase().replaceAll("\\p{Punct}", " ")。
.replaceAll("\\pP", " ");。
// 统计结果集合
Map<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();。
for (String danci : input.split(" ")) {。
/**
* 通过空格拆分字符串使之为单个单词 通过map的特性 containsKey判断是已经存在key 已经有 put(key。
* ,value+1); 新存put (key,1);。
*/
if (danci.trim().length() == 0) {。
continue;
}
if (map.containsKey(danci.trim())) {。
int count = map.get(danci.trim());。
map.put(danci.trim(), count + 1);。
} else {
map.put(danci.trim(), 1);。
}
}
/**
* 移除小于3的单词统计。
*/
Iterator<String> it = map.keySet().iterator();。
List<String> removes = new ArrayList<String>();。
while (it.hasNext()) {。
String next = it.next();。
if (map.get(next) < 3) {。
removes.add(next);。
}
}
for (String remove : removes) {。
map.remove(remove);。
}
putAll.put(j, map);。
all.putAll(map);。
j++;
}
sb.append(" 是否是好的影评 ");。
/**
* 将单词名称,组成第一列,例: 是否是好的影评 to but said for every of。
*/
List<String> names = new ArrayList<String>();。
Iterator<String> it = all.keySet().iterator();。
while (it.hasNext()) {。
String name = it.next();。
names.add(name);。
sb.append(name + " ");。
}
Iterator<Integer> iterator = putAll.keySet().iterator();。
/**
* 输出每个文件内容 文本0 否 1 1 1 1 1 1 文本1 否 1 1 1 1 1 1。
*/
while (iterator.hasNext()) {。
Integer next = iterator.next();。
sb.append("\n文本" + next + " ");。
Map<String, Integer> map = putAll.get(next);。
/**
* 判断是否是好评,评论(这个地方还需要修改)。
*/
if (map.get("ok") != null) {。
sb.append("是 ");。
} else {
sb.append("否 ");。
}
for (int i = 0; i < names.size(); i++) {。
// 单个文章评论有的输出1,没有的输出0。
if (map.get(names.get(i)) == null) {。
sb.append("0 ");。
for (int a = 0; a < names.get(i).length() - 1; a++) {。
sb.append(" ");。
}
} else {
sb.append("1 ");。
for (int a = 0; a < names.get(i).length() - 1; a++) {。
sb.append(" ");。
}
/**
* 下面是输入单词出现次数的代码。
*/
// sb.append(map.get(names.get(i)));。
// for (int a = 0; a < names.get(i).length()。
// - map.get(names.get(i)).toString().length(); a++) {。
// sb.append(" ");。
// }
// if (map.get(names.get(i)).toString().length()。
// - names.get(i).length() > 0) {。
// for (int b = 0; b < 3 - (map.get(names.get(i))。
// .toString().length() - names.get(i).length()); b++) {。
// sb.append(" ");。
// }
// } else
// sb.append(" ");。
}
}
}
return sb.toString();。
}
/**
*
* @param 需要写入文本的内容。
*/
public static void writeArff(String input) {。
/**
* 创建arff.txt。
*/
BufferedWriter bw = null;。
File file = new File("D:/arff.txt");。
if (!file.exists()) {。
try {
file.createNewFile();。
} catch (IOException e) {。
e.printStackTrace();。
}
}
/**
* 写文件
*/
try {
bw = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(。
new FileOutputStream(file)));。
bw.write(input);。
} catch (FileNotFoundException e) {。
e.printStackTrace();。
} catch (IOException e) {。
e.printStackTrace();。
} finally {
if (bw != null) {。
try {
bw.close();。
} catch (IOException e1) {。
}
}
}
}
/**
*
* @param files。
* 文件目录数组。
* @return input 每篇评论的字符串数组。
*/
public static String[] getContent(String[] files) {。
String[] input = new String[files.length];。
int i = 0;
for (String fileName : files) {。
File file = new File(fileName);。
if (!file.exists()) {。
System.out.println("对不起文件不存在!");。
return null;。
}
StringBuffer result = new StringBuffer();// 结果字符串。
BufferedReader reader = null;。
try {
reader = new BufferedReader(new FileReader(file));// 得到流对象。
String tempString = null;。
int line = 1;。
// 组装字符串
while ((tempString = reader.readLine()) != null) {。
result = result.append(tempString);。
line++;
}
input[i] = result.toString();// 存入返回结果数组。
reader.close();。
} catch (IOException e) {。
e.printStackTrace();。
} finally {
if (reader != null) {。
try {
// 关闭流对象
reader.close();。
} catch (IOException e1) {。
}
}
}
i++;
}
return input;。
}
public static void main(String[] args) {。
// 文件数组
String[] fileName = { "D:\\1.txt", "D:\\2.txt", "D:\\3.txt",。
"D:\\4.txt", "D:\\5.txt", "D:\\6.txt" };。
// 调用方法
writeArff(getQoh(getContent(fileName)));。
}
/**
* 以下是测试代码
*/
@SuppressWarnings("unchecked")。
public static void test() {。
Map<String, String> map1 = new HashMap<String, String>();。
map1.put("1", "11");。
map1.put("2", "22");。
map1.put("3", "33");。
map1.put("4", "44");。
Map<String, String> map2 = new HashMap<String, String>();。
map2.put("1", "111");。
map2.put("2", "222");。
map2.put("3", "333");。
map2.put("5", "444");。
map1.putAll(map2);。
for (Map.Entry entity : map1.entrySet()) {。
System.out.println(entity.getKey() + ":" + entity.getValue());。
}
}
读文件里面的字符个数，统计，希望可以帮助到你。