基于Python实现的句子级和段落级LSTM的抽取式文本摘要模型，采用Mxnet/gloun实现源码+文档说明+数据

<项目介绍> 基于句子级和段落级LSTM的抽取式文本摘要模型，采用Mxnet/gloun实现。 数据准备 利用 code/utils.py 对原始数据进行处理，输入为原始数据，输出为处理后为原文句子打上标签之后的数据。 原始数据每行为一条以制表符分割的“原文摘要对”。示例 data/rawdata.sample。 输出结果示例 data/prepared_d - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------