# market_generation_GPT-2
基于GPT-2的营销文本生成
### 参考
数据来源:https://github.com/Wasim37/marketing_text_generation<br/>
GPT-2模型参考:<br/>
https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese <br/>
https://github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat<br/>
## 任务描述
通过商品的各项属性,如标题、品牌、材质等信息,自动生成营销文案
## 样例
![image](https://github.com/Toyhom/market_generation_GPT-2/blob/main/%E5%9F%BA%E4%BA%8EGPT-2%E7%9A%84%E8%90%A5%E9%94%80%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%94%9F%E6%88%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F/sample/sample1.png?raw=true)
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于GPT-2的营销文本生成.zip
共10个文件
txt:3个
py:3个
json:1个
需积分: 5 1 下载量 94 浏览量
2024-05-11
20:50:03
上传
评论
收藏 68KB ZIP 举报
温馨提示
GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
基于GPT-2的营销文本生成.zip (10个子文件)
content
LICENSE 11KB
README.md 594B
基于GPT-2的营销文本生成系统
generate_dialogue_subset.py 3KB
sample
sample1.png 20KB
mmi_samples.txt 1B
dataset.py 424B
interact_mmi.py 14KB
requirements.txt 66B
vocabulary
vocab_small.txt 75KB
config
model_config_dialogue_small.json 173B
共 10 条
- 1
资源评论
生瓜蛋子
- 粉丝: 3823
- 资源: 5216
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功