我想了解如何通过神经网络进行文本序列生成和自动摘要。具体来说，我希望了解如何将训练好的神经网络应用于生成新的文本序列，以及如何利用它们来自动执行文本摘要的过程。我希望能够了解到一些常见的神经网络模型是如何应用于这些任务的，并获取一些实际应用这些模型的示例代码和数据集。如果有任何参考资料或教程可以提供，那将非常有帮助。谢谢！
序列生成和自动摘要是自然语言处理中的两个重要任务，可以使用神经网络来完成。有许多不同的神经网络模型可以用于这些任务，比如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、变换器（Transformer）等等。
对于序列生成，我们可以使用这些模型生成新的文本序列，例如生成对话、生成新闻文章等等。具体来说，我们可以利用神经网络的语言模型来预测下一个单词或字符，然后将预测的结果作为输入来生成下一个单词或字符，以此类推。
对于自动摘要，我们可以使用这些模型来从输入文本中抽取出关键信息，生成一个简短的摘要。具体来说，我们可以使用神经网络来预测哪些句子或单词是最重要的，然后将它们组合在一起形成一个摘要。
如果你想了解更多关于序列生成和自动摘要的内容，可以参考相关的研究论文和教程。一些常用的数据集包括WikiText、Penn Treebank、CNN/Daily Mail等等。同时也有一些已经开源的代码库可以提供参考，例如PyTorch、TensorFlow、Keras等等。希望这些信息能对你有所帮助！
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