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New-Pytorch-Chinese:中文文本摘要,基于pytorch,采用LCSTS数据集
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py:15个
xml:7个
sh:5个
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2021-05-18
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基于Pytorch的中文文本摘要生成 开这个仓库的主要目的是记录一下自己实验过程和数据。 参考文本摘要领域大佬写的两篇论文: and ,然后参考另一位大佬修改的代码. 另外,在这里还是要感谢一下。这里的所有内容基本上没做什么修改(python读取文件的时候出现编码问题,我的猜想是大佬用的mac系统,类linux,所以对编码不敏感,我用windows的话就报错了。),最多修改了一下超参数,刚开始在自己windows笔记本上跑的话,确实有点吃力,设置的batch_size=10,好像后来还直接报cuda错误,我的猜想就是设置过大了,显存承受不了。说多了。直接看训练和测试效果吧。 实验结果 指标 验证集 测试集 ROUGE-1 34.06 31.87 ROUGE-2 16.46 15.47 ROUGE-L 33.83 30.93 0. 数据预处理 下载(提取码:g8c6 ),下载完之后放在根目
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New-Pytorch-Chinese-master.zip (43个子文件)
New-Pytorch-Chinese-master
vocab 602KB
.dockerignore 37B
eval.sh 138B
train.py 17KB
.github
workflows
python-app.yml 1KB
train_rl.sh 118B
data_util
logs
__init__.py 0B
config.py 706B
batcher.py 15KB
data.py 8KB
log.py 837B
web.py 1KB
ci-test
test.py 156B
test_case.py 34B
requirements-ci.txt 46B
ci-test.sh 49B
model.py 8KB
requirements.txt 77B
dockerfile 491B
.idea
misc.xml 200B
New-Pytorch-Chinese.iml 798B
encodings.xml 202B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 1KB
profiles_settings.xml 174B
deployment.xml 560B
modules.xml 290B
.gitignore 223B
vcs.xml 180B
train.sh 75B
train_util.py 1KB
LICENSE 1KB
eval.py 7KB
beam_search.py 8KB
test.sh 64B
README.md 24KB
requirements-web.txt 96B
data
vocab 584KB
test_0705000.txt 39KB
all_vocab.txt 17.01MB
test_web.py 550B
docker-compose.yml 287B
.gitignore 153B
make_data_files.py 7KB
共 43 条
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资源评论
- SeaNico2023-07-26通过这个文件,我们可以轻松了解如何在pytorch框架下构建中文文本摘要模型,并且可以根据自己的需求进行修改和扩展。
- 赵小杏儿2023-07-26这个文件提供了一个基于pytorch的中文文本摘要模型,让我们能更好地处理中文文本的摘要任务。
- 独角兽邹教授2023-07-26文件中所使用的简洁的代码和清晰的注释,使得我们能够更快地理解和使用这个模型。
- ai2023-07-26总之,这个文件对于想要在中文文本摘要领域进行研究或应用的人来说是一个不错的参考资源。
- 华亿2023-07-26这个文件利用LCSTS数据集,为我们提供了一个可靠的基准测试,帮助我们评估中文文本摘要模型的性能。
丰雅
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