中文文本摘要生成模型的建模和优化：基于BertModel()

中文文本摘要生成是自然语言处理领域的一个重要任务，目标是从一篇或多篇文本中自动提取出具有代表性和概括性的摘要。近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的方法在文本摘要生成上取得了很好的效果。

一种常用的基于深度学习的文本摘要生成模型是使用预训练的Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型。Bert模型是一种基于Transformer架构的预训练模型，能够学习出文本的上下文相关的表示。在文本摘要生成中，我们可以将Bert模型用作编码器，用来学习输入文本的表示。

具体来说，我们可以使用Hugging Face开源的transformers库来实现中文文本摘要生成模型。首先，我们需要加载预训练的Bert模型，例如bert-base-chinese。可以使用BertModel.from_pretrained()函数来加载预训练模型。

from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

加载模型后，我们可以使用模型对输入的文本进行编码，得到文本的表示。可以通过调用模型的encode()函数来实现。

input_text = "这是一段输入文本"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)
input_tensor = torch.tensor([input_ids])
outputs = model(input_tensor)

上述代码中，我们首先使用tokenizer对文本进行编码，得到input_ids，然后将input_ids转化为PyTorch的tensor，并传入模型得到输出。模型的输出是一个元组，包括了表示文本的隐藏状态outputs[0]和表示句子级别语义的CLS向量outputs[1]。

在训练过程中，我们可以使用Bert模型得到文本的表示，并结合其他技术（如注意力机制、解码器等）进行摘要生成。训练摘要生成模型的方法有很多，可以采用生成-排序框架，将模型训练成生成摘要的引导器，再结合排序模型对生成的摘要进行排序。

下面是一个使用Bert模型进行中文文本摘要生成的示例：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

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

input_text = "这是一段输入文本"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)
input_tensor = torch.tensor([input_ids])
outputs = model(input_tensor)

# 进一步处理模型的输出，生成摘要
# ...

以上是关于使用BertModel进行中文文本摘要生成的简要介绍和使用示例。实际应用中，还需要进行更多的数据处理和模型优化，如数据预处理、模型微调、超参数调节等，以取得更好的摘要生成效果。