Advertisement

使用Python-PyTorch实现CNNDailyMail文本摘要。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
利用 PyTorch 实现的神经抽象式文本摘要（基于 seq2seq 复制或指针网络覆盖）应用于 CNN/Daily Mail 数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python和PyTorch的CNNDailyMail文本摘要实现
    优质
    本项目采用Python与深度学习框架PyTorch，实现了针对CNNDailyMail数据集的自动文本摘取系统，有效提取文章核心信息。 神经抽象摘要生成（seq2seq复制或指针网络覆盖）在PyTorch上的实现应用于CNN/Daily Mail数据集。
     
  • 使用 DeepSeek 的 Python 代码实现文本摘要生成
    优质
    本项目采用DeepSeek技术，通过Python代码实现高效、准确的文本摘要自动生成。适合需要快速获取文档核心信息的应用场景。 代码解释与使用说明如下： 依赖安装：需要安装transformers和torch库，可以通过命令`pip install transformers torch`进行安装。 模型加载：可以借助AutoTokenizer和AutoModelForSeq2SeqLM从Hugging Face平台加载用于文本摘要的DeepSeek分词器和模型。 输入处理：将待摘要的长文本赋值给long_text变量。使用分词器将其编码为模型可接受的输入张量，并将其移动到GPU上进行计算。 摘要生成：调用model.generate方法来生成摘要，可以通过设置max_length参数控制摘要的最大长度，通过num_beams参数调整束搜索算法中的束宽大小，同时可以利用early_stopping参数在找到合适的结果时提前终止搜索过程。 输出处理：使用分词器将模型生成的摘要张量解码为文本格式，并进行打印。
     
  • Pytorch中文文本摘要：使用LCSTS数据集的新方法
    优质
    本文介绍了在LCSTS数据集上运用的一种新颖的方法进行中文文本摘要提取的研究，利用了PyTorch框架。 基于Pytorch的中文文本摘要生成项目的主要目的是记录实验过程和数据。参考了该领域内两位专家撰写的两篇论文，并借鉴另一位专家对代码所做的改进工作。在这里要特别感谢一些帮助和支持。 所有内容基本未做修改，仅在读取文件时遇到编码问题进行了一些调整（推测是由于操作系统差异导致的问题），以及根据硬件性能适当调整超参数设置以适应Windows系统的运行环境。初始阶段，在我的笔记本上使用batch_size=10时遇到了显存不足的错误提示，后来通过降低此值解决了该问题。 以下是实验结果指标： - 验证集测试集 - ROUGE-1: 34.06 / 31.87 - ROUGE-2: 16.46 / 15.47 - ROUGE-L: 33.83 / 30.9 数据预处理文件可以在项目根目录下找到。
     
  • 使用 DeepSeek API 生成文本摘要的 Python 代码
    优质
    这段Python代码展示了如何利用DeepSeek API来生成文章或文档的文本摘要，简化了数据处理和分析流程，适用于需要自动化内容摘要的应用场景。 以下是使用 Python 调用 DeepSeek API 来生成文本摘要的代码示例：该实例会读取一个文本段落件的内容，并将其作为输入发送给 DeepSeek API 以请求生成相应的摘要，最后将生成的摘要保存到另一个文件中。
     
  • 基于Python的中文文本摘要程序实现.pdf
    优质
    本论文详细介绍了使用Python语言开发的一款中文文本自动摘取软件的具体实现过程与技术细节，旨在提升中文文档处理效率。 ```python #!/user/bin/python # coding:utf-8 __author__ = yan.shi import nltk import numpy import jieba import codecs N = 100 # 单词数量 CLUSTER_THRESHOLD = 5 # 单词间的距离 TOP_SENTENCES = 5 # 返回的top n句子 # 分句函数定义 def sent_tokenizer(texts): start = 0 i = 0 # 每个字符的位置 sentences = [] punt_list = .!?。！？.decode(utf8) # 标点符号列表 for text in texts: ```
     
  • 基于Python和PyTorch的轻量化seq2seq文本摘要模型
    优质
    本研究提出了一种基于Python和PyTorch框架的轻量级seq2seq模型，专门用于高效生成高质量的文本摘要。该模型在保证计算效率的同时，优化了参数规模与训练复杂度，适用于大规模数据集处理。 使用PyTorch实现的轻量级seq2seq文本摘要模型。
     
  • 使用Python抓取知网论文摘要
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python语言从中国知网自动获取学术论文摘要信息，涵盖必要的库安装、数据爬取及解析技巧。 使用Python可以抓取知网搜索链接中的标题、链接和摘要等信息。
     
  • 利用Python实现的抽取式文本自动摘要方法.zip
    优质
    本项目采用Python编程语言开发，旨在创建一种高效的抽取式文本自动摘要算法。通过分析和提取关键句子，生成简洁且准确的文档摘要，适用于多种文本处理场景。 资源包含文件：设计报告word+源码及数据+技术报告+开发文档+使用说明 软件架构及环境： - 架构：B/S（浏览器/服务器）架构，前后端不分离 - 前端：Bootstrap、JQuery - 后端：Django 开发环境 - 操作系统：Windows - 开发工具：Visual Studio Code 和 PyCharm 部署环境： - 操作系统：Linux 或 Ubuntu 文本摘要的实现有两种方式，一种是基于生成的方式，通过使用RNN等神经网络技术来完成。另一种则是抽取式的实现方法。本次作业主要关注于后者——即基于提取式的方法实现自动文本摘要，并重点讨论其背后使用的算法——textrank。 pagerank 算法在诸如谷歌这样的搜索引擎中被广泛应用，该算法根据网页之间的链接数量和质量对页面的重要性进行初步估计并据此排名。而 textrank 是一种改进版的 pagerank 算法，它利用文章内部词语共同出现的信息来抽取关键词和关键句子，并且不需要额外的训练数据或语料库的支持。
     
  • 利用Python提取文章摘要的方法实现
    优质
    本文介绍了使用Python编程语言来自动提取文章摘要的技术和方法，旨在帮助读者快速理解文本内容的核心思想。 本段落介绍了一种使用Python提取文章摘要的方法。 一、概述 在博客系统的文章列表中为了更好地展示内容并帮助读者有针对性地选择阅读，通常会同时提供标题与摘录。一篇文章可以是纯文本格式或HTML格式的文档，在这两种情况下，摘要通常是文章开头的部分，并且可以根据需要设定字数限制来提取。 二、纯文本摘要 对于纯文本段落档来说，它就是一个长字符串，因此从其中获取摘要非常直接简单：通过Python脚本实现如下： ```python #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- 根据给定的TEXT内容生成一个简短概述。 ``` 此段代码仅展示了如何处理纯文本格式的文章以提取摘要信息。
     
  • 利用Python和最新版TensorFlow实现Seq2Seq模型以生成文本摘要
    优质
    本项目采用Python及最新版TensorFlow框架构建了Seq2Seq模型，旨在高效生成高质量的文本摘要，适用于多种自然语言处理场景。 使用最新版本的TensorFlow实现seq2seq模型来生成文本数据。