中文文本摘要生成的关键步骤与pytorch_pretrained_bert.modeling库的使用

中文文本摘要生成的关键步骤主要包括以下几个方面：

1. 数据预处理：对输入的中文文本进行分词、标注和编码等处理。通常使用jieba等中文分词工具进行分词操作，然后使用分词结果进行标注和编码。

2. 构建模型：选择适合文本摘要生成的模型架构，如seq2seq、transformer等。在这里我们可以使用pytorch_pretrained_bert.modeling库提供的Bert模型。

3. 训练模型：使用预处理后的数据进行模型的训练，通过优化损失函数逐步调整模型参数，使模型能够更好地生成文本摘要。可以使用pytorch_pretrained_bert库提供的训练函数进行模型训练。

4. 生成文本摘要：使用训练好的模型对新的文本进行摘要生成，根据模型学习到的知识和信息选择合适的词语组合成摘要，并保持其流畅和逻辑性。

下面是使用pytorch_pretrained_bert.modeling库进行文本摘要生成的一个简单示例：

首先，我们需要安装pytorch_pretrained_bert库，可以通过以下命令进行安装：

pip install pytorch_pretrained_bert

然后，我们需要导入必要的库和模块：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM
import torch

接下来，我们加载预先训练好的Bert模型：

model_name = 'bert-base-chinese'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)
model.eval()

然后，我们可以使用Bert模型对输入的句子进行编码和生成摘要：

text = "这是一段待生成摘要的文本"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
token_tensor = torch.tensor([token_ids])
segment_tensor = torch.tensor([[0] * len(tokens)])
with torch.no_grad():
    encoded_layers, _ = model(token_tensor, segment_tensor)

最后，我们可以根据生成的摘要进行后续处理和结果展示：

abstract = encoded_layers.mean(dim=1)
print(abstract)

在以上示例中，我们使用了Bert模型对输入文本进行了编码，然后对编码结果进行了均值池化得到摘要。注意，以上示例仅展示了使用Bert模型编码文本和生成摘要的基本流程，实际应用中还需要根据具体任务进行更多的处理和调优。