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Pytorch中文文本摘要:使用LCSTS数据集的新方法

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简介:
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。

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  • Pytorch使LCSTS
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    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。
  • LCSTS:一个大规模 LC...
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    LCSTS(Large Corpus of Short Text Summarization)是一个专为中文短文本摘要任务设计的大规模数据集,包含丰富多样的新闻文章及其对应的高质量摘要。该数据集旨在促进自动摘要技术的研究与应用,特别是在资源受限的条件下生成简洁准确的摘要方面发挥重要作用。 该数据集是一个大型的中文短文本摘要数据集,包含文件Application form.pdf 和 LCSTS A Large-Scale Chinese Short Text Summarization Dataset_datasets.txt。
  • 优质
    中文长文本摘要数据集是由一系列中文文档及其人工编写的摘要构成,旨在促进自动文摘技术的研究与应用。 1. 中文数据集 2. 长文本数据集 3. 摘要生成、摘要抽取任务数据集
  • LCSTS下载链接.txt
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    该文件LCSTS中文摘要下载链接.txt提供了中国学术论文数据库中大量文章中文摘要的下载路径,便于研究者获取和分析数据。 中文摘要数据集本来就很少,除了LCSTS和NLPCC 2017之外几乎没有其他选择。其中,LCSTS是短文本的数据集,并且比较权威,需要的小伙伴可以下载。
  • 社科论 - CASSum.zip
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    CASSum 是一个包含大量中文社会科学论文摘要的数据集合,旨在为研究者提供丰富的资源用于长文本摘要的研究与开发。 头歌实践教学平台答案中文长文本摘要数据集 - 社科论文-摘要数据集_CASSum.zip
  • 简短-NLP
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    这个数据集专注于简短文本摘要的研究领域,为自然语言处理(NLP)任务提供丰富的训练和测试资源。包含大量文档及其对应摘要,适用于研究与开发。 《短文本-摘要-数据集-NLP》是专为自然语言处理(NLP)领域中的摘要生成与抽取任务设计的数据集。在当今信息爆炸的时代,快速准确地提炼大量文本信息变得至关重要,这正是NLP技术的重要应用之一。本数据集专门针对中文文本,旨在为研究者和开发者提供训练模型的资源,以实现高效、精准的短文本摘要。 我们需要理解“摘要生成”与“摘要抽取”的概念。“摘要生成”是指利用算法自动生成文本简明概述的过程,在保持原文主要信息的同时无需人工干预。它通常涉及自然语言生成技术,要求模型理解和重构文本意义。“摘要抽取”则是在原文基础上选取关键句子或短语以形成简洁的概述,更侧重于提取而非创造。 NLP是人工智能的一个分支领域,专注于处理人类语言,包括理解、生成和翻译等任务。在这个数据集中,NLP技术将被用来解析并理解中文文本以便进行有效的摘要操作。这涵盖了词法分析、句法分析及语义分析等多个环节,并对于模型的训练与优化具有重要价值。 数据集通常由大量文本组成的语料库构成,用于训练和评估NLP模型。在这个特定的数据集中,包含了各种类型的短文本资料,可能来自新闻、社交媒体或论坛等多元来源以确保模型能够应对多种实际场景。在训练过程中会使用这些原始文本及其对应的摘要通过监督学习的方式让模型学会如何从原文中提取关键信息。 为了构建有效的摘要系统,数据集的质量和多样性至关重要。这个中文NLP数据集为研究人员提供了一个良好的起点,他们可以利用它来训练深度学习模型如Transformer或BERT等以提高摘要的准确性和流畅性。同时,更大的数据集通常能带来更好的泛化能力从而提升模型性能。 在实际应用中,短文本摘要技术广泛应用于新闻聚合、文献检索及社交媒体监控等领域。例如,在新闻领域该技术可以帮助读者快速了解事件概要节省阅读时间;而在科研工作中则有助于研究人员迅速定位关键研究内容;此外它还可以帮助用户过滤掉无关信息提高社交平台上的信息获取效率。 《短文本-摘要-数据集-NLP》是一个专为中文文本摘要任务定制的资源,对于推动NLP领域的相关研究特别是促进中文摘要技术的进步具有显著作用。通过深入挖掘和利用这个数据集我们可以期待未来出现更加智能高效的摘要系统服务于日益增长的信息处理需求。
  • 经过处理NLPCC
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    本数据集为经预处理后的NLPCC文本摘要资料库,包含大量文档及其对应摘要。旨在支持机器学习模型训练与评估,促进自然语言处理领域研究进展。 清洗过的文本摘要数据集NLPCC包括了长文本摘要的数据集合。
  • LCSTS解析与处理
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    本篇文章详细介绍了LCSTS中文数据集的特点及结构,并提供了解析和处理该数据集的方法,适用于自然语言处理领域的研究者。 train.src(训练集的输入短文本) train.tgt(训练集的输出摘要) test.src(测试集的输入短文本) test.tgt(测试集的输出摘要) vaild.src(验证集的输入短文本) vaild.tgt(验证集的输出摘要)
  • 化:基于深度学习研究
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    本研究聚焦于利用深度学习技术进行文本摘要和摘录的方法探索,旨在提高自动摘要系统的性能与实用性。 本段落介绍了几种文本摘要方法,包括提取式深度学习的单文档摘要技术以及相关研究文献。Nallapati、Xiang 和 Zhou 在 EMNLP(2015)会议上提出使用序列到序列RNN进行抽象文本摘要的方法;Chopra、Rush 和 Auli 则在 NAACL(2016)上介绍了利用注意力递归神经网络生成抽象句摘要的技术。郑健鹏和 Lapata 的研究工作于 ACL(2016年)发表,他们探索了通过提取句子和单词进行文本总结的途径;而 Toutanova、Brockett 和 Ke M. 在 EMNLP 上发布了一项关于用于短篇文档压缩的数据集及评估标准的研究。
  • Java生成
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    本项目聚焦于在Java环境下实现高效准确的中文文本摘要自动生成技术,旨在优化信息检索与文献处理流程。 中文自动文摘系统采用jieba分词技术,并完全使用Java编写代码。该系统可以接收输入文本并生成指定长度的摘要。