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PreSumm: EMNLP 2019论文代码利用预训练模型做文本摘要

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简介：
简介：PreSumm是EMNLP 2019的一篇论文及其开源代码，专注于使用预训练语言模型进行高效的文本摘要生成。 对于EMNLP 2019论文的更新版本（2020年1月22日），现在支持对原始文本输入进行摘要生成。请切换到dev分支，并使用模式“-mode test_text”，同时提供源文件路径，如“-text_src $RAW_SRC.TXT”。请注意，在master分支上继续正常的训练和评估活动，而dev分支仅用于测试text模式。 对于抽象总结的任务，请使用参数-task summary；如果需要提取摘要，则在句子边界插入[CLS] [SEP]。您可以通过指定模型检查点文件（例如“-test_from $PT_FILE$”）来利用现有的训练结果进行操作。 源文本的格式如下：每行代表一个独立文档，用于抽象总结；对于提取式摘要，在句子之间加入特定标记以明确句间界限。若有参考摘要与原始输入相匹配，请使用-text_tgt $RAW_TGT.TXT确保评估的一致性顺序。 在CNN/DailyMail数据集上的测试结果表明：楷模ROUGE-1, ROUGE-2 和 ROUGE-L的评分已经实现。

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  • PreSumm: EMNLP 2019论文代码利用预训练模型做文本摘要
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    简介：PreSumm是EMNLP 2019的一篇论文及其开源代码，专注于使用预训练语言模型进行高效的文本摘要生成。 对于EMNLP 2019论文的更新版本（2020年1月22日），现在支持对原始文本输入进行摘要生成。请切换到dev分支，并使用模式“-mode test_text”，同时提供源文件路径，如“-text_src $RAW_SRC.TXT”。请注意，在master分支上继续正常的训练和评估活动，而dev分支仅用于测试text模式。 对于抽象总结的任务，请使用参数-task summary；如果需要提取摘要，则在句子边界插入[CLS] [SEP]。您可以通过指定模型检查点文件（例如“-test_from $PT_FILE$”）来利用现有的训练结果进行操作。 源文本的格式如下：每行代表一个独立文档，用于抽象总结；对于提取式摘要，在句子之间加入特定标记以明确句间界限。若有参考摘要与原始输入相匹配，请使用-text_tgt $RAW_TGT.TXT确保评估的一致性顺序。 在CNN/DailyMail数据集上的测试结果表明：楷模ROUGE-1, ROUGE-2 和 ROUGE-L的评分已经实现。
  • 利用预训练模型进行文本情感分析
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    本研究探讨了如何运用预训练语言模型执行高效的文本情感分析，旨在提升各类自然语言处理任务中的情感识别精度。 文本情感分析是自然语言处理领域中的一个重要任务，其目的是通过计算机自动识别和理解文本中的情感倾向，例如正面、负面或中性。近年来，基于预训练模型的方法在该领域取得了显著的进步，大大提升了情感分析的准确性和效率。这些模型通常是在大规模无标注文本上先进行预训练，然后在特定任务上进行微调，以适应特定的情感分析需求。 预训练模型如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）和RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）等，已经成为自然语言处理的标准工具。这些模型利用Transformer架构，通过自注意力机制捕捉文本的全局依赖关系，使得模型能够理解和生成复杂的语言结构。 在基于预训练模型的文本情感分析中，首先需要修改模型路径，确保模型文件位于指定的本地位置。这一步骤通常是将下载的预训练模型文件（如`.h5`、`.pt`或`.bin`格式）移动到项目目录下，以便于Python代码可以正确加载。在实际操作中，你需要根据下载模型的文件格式和库的要求，调整加载代码。 数据准备阶段包括支持Excel文件格式的数据输入。这意味着输入数据应存储在一个包含“sent”列的Excel文件中，“sent”列存放待分析的文本内容。数据预处理是情感分析的重要环节，它涉及清洗（去除无关字符、停用词过滤）、标准化（如大小写转换、词干提取）和编码（将文本转化为模型可接受的形式，例如Tokenization和Embedding）。 运行`sentiment.py`脚本后，程序会执行以下步骤： 1. 加载预训练模型：根据之前设置的路径加载所需的模型。 2. 数据读取：从Excel文件中读取“sent”列的内容。 3. 数据预处理：对文本数据进行清洗和编码。 4. 模型微调（如果需要）：在此阶段可以调整或优化预训练模型，使其适应特定的情感分析任务需求。 5. 预测：使用加载的模型对输入文本执行情感分析，并生成预测结果。 6. 结果输出：将预测结果保存到`result`文件夹中，通常为CSV或其他便于查看和理解的格式。 这一过程展示了如何利用预训练模型进行实际应用。通过少量调整和微调，可以有效地在新的数据集上实现高效的情感分析。此外，在具体应用场景下（如产品评论或社交媒体），收集领域特定的数据并进行进一步的微调有助于提高模型的表现力与适应性。
  • 文本预训练模型实践指南：（1.预训练模型效果评估 2.文本数据截断 3.自定义预训练模型训练）
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    本书为读者提供关于文本预训练模型的实际操作指导，内容涵盖模型效果评估、文本数据处理策略及自定义模型的训练方法。 文本预训练模型实战包括三个部分：首先是对预训练模型效果进行分析；其次是处理文本数据的截断问题；最后是自定义训练预训练模型。
  • BERT中文预训练模型（TF2版本）
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    简介：本资源提供基于TensorFlow 2的BERT中文预训练模型，适用于自然语言处理任务，如文本分类、问答系统等。 官网发布的TensorFlow 2.0版本以后可使用的BERT中文预训练模型文件适合无法使用TF1.x的伙伴进行fine tuning。
  • EfficientNet 预训练模型文件
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    EfficientNet是一款高性能的深度学习预训练模型，适用于图像分类任务，基于自动模型搜索和复合缩放技术优化，提供卓越的精度与效率。 EfficientNet PyTorch的预训练文件，在官方链接上通常难以下载成功。我这里共有8个版本从b0到b7，只需4个积分即可获得，这简直物美价廉！！！
  • ELECTRA：中文预训练模型
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    Electra是谷歌推出的一种创新的文本生成与识别框架，专门用于中文等语言的预训练模型，极大提升了自然语言处理任务中的效果和效率。 ELECTRA中文预训练模型 ELECTREA：基于对抗学习的中文tiny模型 使用官方代码的具体步骤如下： 1. 修改 `configure_pretraining.py` 文件中的数据路径、TPU 和 GPU 配置。 2. 定义模型大小，在 `code/util/training_utils.py` 中自行设置。 **ELECTRA Chinese tiny 模型** - **generator**: 为 discriminator 的 1/4 - **配置说明**: 同tinyBERT 数据输入格式：原始的
  • BERT预训练模型（英文）
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    BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种深度学习模型，用于自然语言处理任务中的文本理解与生成。它通过大量的文本数据进行预训练，以捕捉语言结构和语义信息，在多项NLP任务中表现出色。 这段文字包含三个文件：1. pytorch_model.bin 2. config.json 3. vocab.txt。
  • 采用 C++ 和 DeepSeek 模型实现的文本摘要生成代码
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    这段代码利用C++编程语言和DeepSeek模型技术，高效地实现了从长篇文档中自动生成简洁、准确的文本摘要的功能。 为了使用 C++ 结合 DeepSeek 模型进行文本摘要生成，请确保已经安装了 libtorch（PyTorch 的 C++ 前端）和 tokenizers-cpp 库。接下来，我们将实现从输入的长文本中生成简短摘要的功能。
  • Dinov2代码及预训练模型
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    Dinov2是一种先进的自监督学习视觉Transformer模型。本文档提供了其源代码和经过大规模数据集预训练的模型，方便研究者们进行深度学习与计算机视觉领域的探索与应用。 dinov2的代码与预训练模型提供了强大的工具支持研究和应用开发。
  • 中文 BERT-base 预训练模型
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    中文BERT-base预训练模型是专为中文自然语言处理设计的基础模型，通过大规模中文语料库进行无监督学习获得。该模型在多项NLP任务中表现出色，可应用于文本分类、情感分析等领域。 来源于Hugging Face官方的中文BERT预训练模型已下载并放置在国内分享。资源包含pytorch_model.bin和tf_model.h5文件。官方地址可在Hugging Face平台上找到。