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BERTSUM: 模型再现 BertSum

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BERTSUM基于BERT模型，创新性地提出了适用于文本摘要任务的新方法，实现了高质量文档摘要自动生成。 BertSum模型复现。

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  • BERTSUM: 模型再现 BertSum
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    BERTSUM基于BERT模型，创新性地提出了适用于文本摘要任务的新方法，实现了高质量文档摘要自动生成。 BertSum模型复现。
     
  • BERTSUM-Chinese: 中文BERTSUM版本；抽取式模型的Chinese BERTSUM实现；提供示例数据和全面代码注释...
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    BERTSUM-Chinese是一款基于中文的抽取式文本摘要模型，它是原始英文BERTSUM模型的本地化版本，并提供了详尽的数据样例与代码说明。 BERTSUM中文摘要抽取代码搬砖不易，欢迎star bert-chinese-web//web小接口可以在浏览器中展示，bert-sum-dataprocess//负责数据处理，bertsum-chinese//用于模型训练。
     
  • BertSum: 基于代码微调BERT以提取摘要
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    本文介绍了BertSum模型，通过在预训练语言模型BERT上进行编码器端到端微调，应用于文本摘要生成任务，实现高效的摘要提取。 BertSum 代码是针对纸质《Fine-tune BERT for Extractive Summarization》。新：请查看我们的更新结果（25/3/2019）： 楷模ROUGE-1 ROUGE-2 ROUGE-L 变压器基线40.9 18.02 37.17 BERTSUM +分类器43.23 20.22 39.60 BERTSUM +变压器43.25 20.24 39.63 BERTSUM + LSTM 43.22 20.17 39.59 Python版本：此代码在Python3.6中运行。 软件包要求：pytorch, pytorch_pretrained_bert, tensorboardX, 多进程pyrouge 一些代码是从ONMT借来的。
     
  • DALLE再现：重现OpenAI的DALLE模型
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    本文深入探讨了OpenAI的DALLE模型，详细介绍了其工作原理、技术特点以及在文本生成图像领域的创新应用。 该存储库用于共享预训练的模型并从给定文本生成图像。所有模型均由特定程序进行训练，并具有不同的训练代码和BPE模型。 如果您想训练DALLE，请支持他们重现更好的DALLE模型。 笔记本包括： - 文字到图像的生成 - 预先训练的CLIP重新排名 - 根据给定的裁剪图像生成其余图像 用法： 安装要求： ``` $ pip install -r requirements ``` 请按照相关说明安装DeepSpeed。 下载模型并将其保存在预先训练的文件夹中，以查看型号细节。
     
  • TransFuse再现
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    TransFuse再现是一篇关于医学领域创新技术的文章，重点介绍了Transfuse技术的最新进展和应用案例，展示了其在疾病治疗方面的潜力。 基于Transformer的语义分割方法在图像处理领域取得了显著进展。对于训练自己的数据集进行二分类任务，可以参考相关技术博客中的详细指导与实践案例。这些资源提供了从理论到实际操作的具体步骤，帮助研究者更好地理解和应用这一领域的最新成果。 （注：原文中提到的链接和联系方式信息已经根据要求移除）
     
  • ECOPATH_MATLAB: Ecopath的Matlab实现——再现流行生态系统模型的主要功能...
    优质
    ECOPATH_MATLAB是一款基于Matlab平台的软件工具，旨在重现Ecopath生态系统的各项核心功能，为研究人员提供强大的生态网络分析能力。 该软件包提供了基于 Matlab 的 Ecopath 算法实现（这是流行渔业生态系统建模工具 Ecopath with Ecosim (EwE) 的一部分），以及一些用于进一步分析和可视化功能食物网的函数。此软件适用于已经熟悉 Ecopath 概念，并希望在原始 EwE 软件提供的图形用户界面之外执行特定计算及食物网属性相关分析的研究人员。 如果您在研究中使用了该代码，请引用如下：KA Kearney，“ecopath_matlab：基于 Matlab 的 Ecopath 食物网算法实现”，开源软件杂志，第一卷第二期，2017年9月。
     
  • CMapSS_RUL_再现(2)
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    CMapSS_RUL_再现(2)是关于复杂系统状态监测与剩余使用寿命预测的研究论文或报告。通过分析历史数据和模型仿真，旨在提高故障预测准确性，保障系统的安全稳定运行。 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复現 cmapss_RUL_復現 cmapss_RUL_复現 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复現 cmapss_RUL_復現 cmapss_RUL_复現 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复現 cmapss_RUL_復現 cmapss_RUL_复現 cmapss_RUL_复现 cmapss_RUL_复现
     
  • 论文再现：QA-GNN：利用语言模型和知识进行推理
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    QA-GNN: 利用语言模型与知识图谱融合的技术，增强机器理解能力及问答系统性能。通过结合预训练语言模型和GNN，提升复杂问题解答的准确性与效率。 除了使用ConceptNet知识图谱的常识性问答数据集（如CommonsenseQA、OpenBookQA）之外，我们还增加了一个生物医学问答数据集（MedQA-USMLE），该数据集包含基于疾病数据库和DrugBank的生物医学知识图谱。您可以下载所有相关数据，并解压缩后将文件夹放置在相应目录中。尽管这些数据已经过预处理，但我们提供了我们在其中使用的预处理脚本。
     
  • 全息图模拟再现的计算方法
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    本研究探讨了全息图模拟再现的新计算方法，通过优化算法提高图像质量与再现效率，为全息技术的应用开辟新途径。 该程序利用MATLAB语言编写，可以数字再现非涅耳型全息图，并包含详细注释。
     
  • iOS版Nintendo DS模拟器再现：iNDS归来
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    简介：iNDS是一款备受期待的iOS平台Nintendo DS模拟器应用，它能够让您在移动设备上重温经典游戏的乐趣。 iNDS支持iOS 9.0及以上版本的操作系统，并且是针对iOS以及nds4ios和Nintendo DS应用程序的一个衍生版本。iNDS的团队版是由最初的项目分支出来的，旨在建立一个由社区驱动的支持版本，在时间推移中向可信贡献者开放以确保请求和支持不会受到影响。 当前仿真器使用线程ARM解释器来运行，并且在iPhone 5及更新设备上几乎可以全速运行。然而由于需要将整个ROM映射到内存中的原因，它不支持仅有256MB RAM的旧款设备，这些包括iPod touch第四代、iPad第一代以及所有更早型号的iPhone和iPod touch等。 安装iNDS的过程可以在相关文档中找到。