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基于GPT2的详注中国新闻标题生成项目

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简介:
本项目采用GPT-2模型,致力于开发能够自动生成详尽注释的中文新闻标题系统,增强信息透明度与理解力。 GPT2-新闻标题带有超详细注释的GPT2新闻标题生成项目更新日期为01.02.2021。该项目从网上收集了包括清华、搜狗等在内的多个新闻数据集,以及一些开源摘要数据,并进行了整理和清洗工作,制作了一个较为完善的中文摘要数据集。 在进行数据清理时,仅采用了简单的规则清洗方法。例如:去除了html标记、多余的空字符及图片标记等内容。 处理后的详细信息请参见原始数据文件或项目地址中的相关文档。清华新闻数据的提取码为vhol;搜狗新闻的数据提取码为ode6;nlpcc2017摘要数据的提取码是e0zq,csl摘要数据的提取码则是0qot;教育培训行业的摘要数据则使用kjz3作为其对应的下载代码。

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客服
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  • GPT2
    优质
    本项目采用GPT-2模型,致力于开发能够自动生成详尽注释的中文新闻标题系统,增强信息透明度与理解力。 GPT2-新闻标题带有超详细注释的GPT2新闻标题生成项目更新日期为01.02.2021。该项目从网上收集了包括清华、搜狗等在内的多个新闻数据集,以及一些开源摘要数据,并进行了整理和清洗工作,制作了一个较为完善的中文摘要数据集。 在进行数据清理时,仅采用了简单的规则清洗方法。例如:去除了html标记、多余的空字符及图片标记等内容。 处理后的详细信息请参见原始数据文件或项目地址中的相关文档。清华新闻数据的提取码为vhol;搜狗新闻的数据提取码为ode6;nlpcc2017摘要数据的提取码是e0zq,csl摘要数据的提取码则是0qot;教育培训行业的摘要数据则使用kjz3作为其对应的下载代码。
  • Python分析小
    优质
    本项目旨在通过Python编程语言对新闻标题进行自动化分析,提取关键信息和主题模式,以提高信息处理效率。 在本项目中,我们将学习如何使用Python技术构建一个文本挖掘的小项目,并专注于新闻标题内容的挖掘。这个项目涵盖了从网络上爬取新闻标题、进行文本分析、分词以及用词云可视化展示热点词汇等多个环节。 我们首先利用Requests库从新闻网站获取数据。这需要熟悉网页的HTML结构,通过使用get()函数发送请求并接收响应信息,然后借助正则表达式(re模块中的findall()函数)提取出新闻标题,并将其保存到文件中。 接下来是文本挖掘的关键步骤——分词处理。在中文文本分析中,分词是指将连续的文字拆分成有意义的词语的过程。项目使用的是jieba库,这是一个流行的中文分词工具,能帮助我们从文档中提取单词和短语。此外,jieba还支持对分词结果进行词性标注(如名词、动词等),这对于后续处理中的词汇筛选非常有用。 在完成分词后,我们需要去除停用词以减少数据噪声并提高分析精度。这些常见的但意义不大的词语会通过一个事先准备好的列表来识别和移除。 接着,在获取到有意义的词汇之后,我们还需要进一步过滤出名词,因为它们更能代表文本的主题。jieba库支持进行这样的筛选操作,并且可以将满足条件(不是停用词并且属于名词)的词汇存放到特定列表中以供后续分析使用。 最后一步是根据这些高频词汇绘制词云图。这是一种直观展示重要词语的方式,在其中每个单词的大小通常与它的频率成正比。我们将所有选出的名词作为输入参数传给WordCloud()函数,它会生成一个基于词频排序后的可视化图像,并允许我们通过调整参数来自定义背景颜色、最大显示词汇数量以及字体等特性。 整个项目中涉及到了多个Python库的应用和一些特定问题(比如编码)处理方法。例如,在使用WordCloud库时可能会遇到需要加速下载的情况,可以通过修改pip源地址来实现这一目标。 总的来说,这个项目不仅教授了如何利用网络爬虫技术获取新闻标题并进行文本分析,还展示了如何通过可视化工具展示数据挖掘的结果。这些技能在包括但不限于数据科学、市场研究和舆情监控等众多领域都非常实用。
  • Android Studio校园开发
    优质
    本项目基于Android Studio平台,旨在开发一个专为校园用户服务的新闻资讯应用。该应用程序提供最新、最全面的校园新闻和活动信息,方便学生快速获取所需资讯。通过简洁直观的设计与功能丰富的交互体验,该项目力求满足广大师生的信息需求,增强校园社区感。 该项目可用于期末实训结题,内容包括登录、注册、SP的存储、远程音乐播放、打地鼠小游戏以及添加新闻等功能,并设计了相应的界面布局。整个项目的内容充实且较为完整,界面优化清晰美观,效果图可私下提供。
  • MQTT校园Android APP原源码.zip
    优质
    该资源为一个基于MQTT协议开发的校园新闻Android应用程序原生项目源代码,适合移动应用开发者进行学习和研究。 基于MQTT的校园新闻APP原生Android项目源码.zip文件可供下载使用,该项目完整无缺,确保可以直接运行。
  • _源码及数据库代码_
    优质
    新闻中国项目提供全面的国内国际新闻资讯,其源码和数据库代码展示了网站的技术架构与数据管理机制。 新闻中国项目源码完整版包含项目源码、图片素材以及数据库代码。
  • 简易
    优质
    简易的新闻项目旨在提供一个简洁、快速的信息获取平台,专注于为用户提供最新且最重要的新闻资讯。通过精简设计和高效的内容筛选机制,该项目致力于打造一个轻松阅读新闻的空间,让用户不错过任何重要时刻。 这个新闻项目功能全面且适合初学者学习。它包括获取网络数据、实现购物车功能以及调用支付宝支付等功能。
  • BERT事件抽取PyTorch源码.zip
    优质
    本项目提供了一个基于BERT模型的中文新闻事件自动抽取系统,采用PyTorch框架实现。代码开源共享,便于研究与二次开发。 PyTorch实现基于BERT的中文新闻事件抽取项目源码.zip 文件包含完整的代码,下载后无需任何修改即可直接运行。该文件提供了从数据预处理、模型训练到结果输出等一系列功能模块,并确保了良好的兼容性和稳定性。无论是科研人员还是开发者都能从中受益,快速进行相关领域的实验或应用开发工作。
  • 当前可能最佳开源式聊天机器人——深入了解“用文闲聊GPT2模型”
    优质
    简介:这是一个致力于开发高质量中文闲聊功能的开源项目,基于改进的GPT-2模型,旨在提供流畅自然的人机对话体验。 本段落是对GPT2 for Chinese chitchat项目的理解和学习内容。 1. 通过生成式预训练改进语言理解(GPT) 摘要介绍了最近在NLP领域的半监督学习工作,包括无监督预训练如何辅助后续的有监督训练。文章还讨论了特定任务输入转换、文本蕴涵(Textual entailment)以及相似性问答与常识推理等框架。 2. 语言模型无需完全监督就能有效 该部分探讨了语言模型在不依赖大量标注数据的情况下,依然能够取得很好的效果的原因和机制。
  • 利用Python及TensorFlow创建并训练用文本模型(含尽教程).txt
    优质
    本教程详细介绍如何使用Python和TensorFlow构建和训练一个能够生成新闻标题的深度学习模型,并提供详细的步骤指导。 代码示例展示了如何使用LSTM(长短时记忆网络)来构建一个文本生成模型。该模型通过训练数据中的标题序列学习到语言模式,并能够生成新的新闻标题。在训练过程中,模型根据输入的字符序列预测下一个字符,经过不断迭代后最终生成完整的新闻标题。这只是一个复杂的人工智能案例示例,在实际应用中可能需要更多的数据预处理、模型调优以及额外的训练步骤。此外,可以根据具体需求和数据集的特点对模型结构进行调整与优化。 这里还提供了一个使用Python及scikit-learn库进行简单文本分类的操作步骤:首先安装所需的库和工具,包括确保系统上已安装了Python并配置好环境变量;然后在终端或命令提示符中输入`pip install scikit-learn`来安装scikit-learn。接下来准备数据集,根据应用场景选择合适的文本分类数据集,例如可以使用20 Newsgroups这样的标准数据集进行实验和学习。