Advertisement

使用Python和PyTorch构建的轻量级seq2seq文本摘要。

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

简介：
PyTorch框架下构建的轻量级序列到序列文本摘要模型。

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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • (源码)利用Python自然语言处理框架构建的文本摘要系统.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python的自然语言处理框架实现的文本摘要系统的源代码。通过该工具可以高效地生成文档的关键内容概要，适合于研究与开发使用。 ## 项目简介 本项目是一个基于Python自然语言处理框架的文本摘要系统，主要用于实现文本的自动摘要功能。通过使用深度学习的方法，我们训练模型来从源文本中提取关键信息并生成简洁的摘要。 ## 主要特性和功能 1. 文本摘要：项目的首要目标是实现在输入大量文本后自动生成简短、精炼的总结。 2. Rouge评估工具：项目内嵌了Rouge评价机制，用于对比和评估由模型生成的摘要与参考标准之间的相似度水平，以此来衡量模型的效果。 3. 数据预处理模块：提供全面的数据准备服务，包括文本净化、词汇分割以及转换为适合深度学习算法输入格式等步骤。 4. 模型训练及评估：包含了从头开始构建到优化过程中的所有必要功能，如调整参数、验证效果和保存最佳模型状态等操作。 5. 用户界面设计：项目配置了直观易用的交互平台，便于用户进行模型的学习与测试，并且轻松生成所需的摘要。
     
  • 使用PyTorch实现Seq2Seq和Transformer的机器翻译
    优质
    本项目利用Python深度学习框架PyTorch实现了Seq2Seq及Transformer模型，并应用于英文到中文的机器翻译任务中。 使用Pytorch实现字符级的中英机器翻译模型seq2seq和transformer。该项目包含一个小规模的中英文平行语料数据集以及已经训练好的seq2seq模型，而transformer模型则需要自行进行训练。
     
  • CocosCreator 轻松构建轻量级游戏框架
    优质
    本教程介绍如何使用Cocos Creator引擎快速搭建轻量级游戏框架，涵盖基本概念、开发流程及优化技巧，助您轻松入门游戏开发。 CocosCreator是一款强大的游戏开发工具，专为快速创建2D和3D游戏而设计。它提供了全面的图形渲染、物理引擎、动画系统以及资源管理等功能，使得开发者能够高效地构建各种类型的游戏。基于CocosCreator 3.7.2版本，利用Asset Bundle技术可以实现更灵活的游戏资源管理和更新。 Asset Bundle是Unity和CocosCreator等游戏引擎中的一个重要概念，它允许我们将游戏资源（如图片、音频、模型等）打包成独立的文件，在运行时动态加载和卸载。这样做有助于减少初始加载时间、优化内存使用，并支持热更新和内容分发。在大厅场景中按需加载基础UI和背景音乐；进入子游戏后，再加载相应的游戏资源，避免一次性加载所有资源导致性能瓶颈。 本项目提供的框架包括以下关键知识点： 1. **CocosCreator 3.7.2**：这一版本的CocosCreator带来了许多改进和新特性，例如优化的渲染管线、增强的性能以及更好的编辑器体验。开发者可以利用这些功能提升游戏的质量和效率。 2. **Asset Bundle管理**：通过Asset Bundle技术，能够将游戏资产分类存储并按需加载。这减少了启动时的内存占用，并在切换场景时提供流畅过渡。 3. **游戏结构设计**：项目包含了大厅和子游戏示例，表明框架预设了一种合理的游戏结构，便于开发者按照模块化方式组织代码和资源，这对于团队协作和维护至关重要。 4. **轻量级框架**：该框架仅包含核心功能，并无冗余代码。这使得快速理解和上手更为容易，并降低了性能开销。 5. **示例代码与资源**：压缩包中包含了具体的代码和资源文件供开发者参考学习，理解如何在CocosCreator中应用Asset Bundle技术以及构建类似游戏框架的方法。 6. **热更新支持**：通过仅更新必要的资源或脚本而非整个游戏包来提高用户体验及开发迭代速度。 7. **跨平台兼容性**：由于CocosCreator支持多平台发布，包括iOS、Android和Web等，因此该框架也具备跨平台能力。开发者可以轻松地将游戏部署到不同的平台上。 通过深入学习并实践这个项目，不仅可以掌握CocosCreator的基本用法，还能理解Asset Bundle的原理与应用，并进一步提升游戏开发技能。对于希望快速开发轻量级游戏的团队和个人来说，这是一个非常有价值的起点。