ModelScope中推荐下可以从新闻里面总结大纲，还有抽取事件的模型？

在ModelScope中，可以使用以下模型来实现从新闻中总结大纲和抽取事件的任务：

1. 大纲总结模型：可以使用文本摘要模型来从新闻中提取关键信息并生成简洁的大纲。常用的文本摘要模型包括Seq2Seq模型、Transformer模型等。

2. 事件抽取模型：可以使用命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）和关系抽取（Relation Extraction）技术来从新闻中抽取事件及其相关实体。NER用于识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构等；关系抽取用于确定这些实体之间的关系，如人物之间的亲属关系、地点之间的地理位置关系等。常用的NER和关系抽取模型包括BiLSTM-CRF模型、BERT模型等。

以上是一些常见的模型选择，具体选择哪个模型取决于任务的具体需求和数据的特点。

对于从新闻中总结大纲和抽取事件的模型，您可以考虑使用一些基于深度学习的自然语言处理技术。以下是一些常用的模型：

1. Transformer模型：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，可以用于文本分类、命名实体识别、关系抽取等任务。在新闻摘要和事件抽取方面也有广泛的应用。

2. BERT模型：BERT是一种预训练的语言模型，可以用于多种自然语言处理任务，包括文本分类、问答系统、命名实体识别等。通过微调BERT模型，您可以将其应用于新闻摘要和事件抽取任务。

3. CRF模型：条件随机场(CRF)是一种用于序列标注的神经网络模型，可以用于命名实体识别、词性标注等任务。在新闻摘要和事件抽取方面也有广泛的应用。

以上是一些常用的模型，您可以根据具体需求选择合适的模型进行应用。同时，您还可以参考ModelScope中的相关文档和教程来了解如何使用这些模型进行文本处理任务。

抽取事件https://www.modelscope.cn/models/damo/nlp_seqgpt-560m/summary
摘要https://www.modelscope.cn/models/ZhipuAI/Multilingual-GLM-Summarization-zh/summary ，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”