Advertisement

NeuralCodeSum: ACL 2020 源代码摘要论文的正式发布与实施

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

简介：
《NeuralCodeSum》是ACL 2020发表的一篇重要论文，介绍了一种新颖的神经网络模型用于生成高质量的源代码摘要。该研究为程序理解及自动化开发提供了新思路。 基于变压器的源代码汇总方法在ACL 2020关于源代码摘要的论文中有正式实施。 安装C2NL软件包可以是一个选择。这个工具需要Linux操作系统以及Python 3.6或更高版本的支持，并且还需要安装PyTorch 1.3版。其他依赖项可以在requirements.txt文件中找到，强烈建议使用CUDA以提高运行速度，尽管这不是必需的。 要开始，请通过以下命令克隆存储库并安装C2NL： ``` git clone https://github.com/wasiahmad/NeuralCodeSum.git cd NeuralCodeSum; pip install -r requirements.txt; python setup.py develop ``` 我们提供了基于RNN的序列到序列（Seq2Seq）模型和我们的Transformer模型。要进行训练或评估，请先转至与目标数据集相关的文件夹中操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • NeuralCodeSum: ACL 2020 源代码摘要论文的正式发布与实施
    优质
    《NeuralCodeSum》是ACL 2020发表的一篇重要论文，介绍了一种新颖的神经网络模型用于生成高质量的源代码摘要。该研究为程序理解及自动化开发提供了新思路。 基于变压器的源代码汇总方法在ACL 2020关于源代码摘要的论文中有正式实施。 安装C2NL软件包可以是一个选择。这个工具需要Linux操作系统以及Python 3.6或更高版本的支持，并且还需要安装PyTorch 1.3版。其他依赖项可以在requirements.txt文件中找到，强烈建议使用CUDA以提高运行速度，尽管这不是必需的。 要开始，请通过以下命令克隆存储库并安装C2NL： ``` git clone https://github.com/wasiahmad/NeuralCodeSum.git cd NeuralCodeSum; pip install -r requirements.txt; python setup.py develop ``` 我们提供了基于RNN的序列到序列（Seq2Seq）模型和我们的Transformer模型。要进行训练或评估，请先转至与目标数据集相关的文件夹中操作。
     
  • tBERT代码：源自ACL 2020论文的实现
    优质
    tBERT是基于ACL 2020论文开发的开源代码库，旨在提供一种改进的BERT模型变体，适用于特定任务的自然语言处理。 tBERT 该存储库提供了论文“ tBERT：用于语义相似性检测的主题模型和BERT联合力”的代码。设置下载预训练的BERT，在主目录中创建缓存文件夹： ```bash cd ~ mkdir tf-hub-cache ``` 进入缓存文件夹后，下载并解压缩预训练的BERT模型： ```bash cd tf-hub-cache wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip unzip uncased_L-12_H-768_A-12.zip ``` 下载预处理数据，转到tBERT存储库： ```bash cd /path/to/tBERT/ ``` 从仓库中获取主题模型和原始数据集： ```bash wget https://www.dropbox.com/s/6p26mkwv62677zt/original_data.tar.gz ``` 解压下载的文件。
     
  • Flat-Lattice-Transformer: ACL 2020论文代码
    优质
    Flat-Lattice-Transformer是ACL 2020的一篇论文提出的创新模型，该模型引入了一种新颖的扁平化格结构，显著提升了大规模序列到序列任务中的性能与效率。此条目提供相关代码资源链接。 平面变压器ACL 2020论文的代码：FLAT使用平格变压器进行中文命名实体识别（NER）。模型及结果可在我们的ACL 2020文件中找到。 所需环境： - Python: 3.7.3 - PyTorch: 1.2.0 - FastNLP: 0.5.0 - Numpy: 1.16.4 如何运行代码？ 下载字符嵌入和单词嵌入。具体包括：字符及Bigram嵌入（gigaword_chn.all.a2b.{uni或bi}.ite50.vec）；词（格）嵌入，如yj(ctb.50d.vec) 或 ls(sgns.merge.word.bz2)。 步骤： 1. 修改paths.py以添加预训练的嵌入和数据集。 2. 运行以下命令：python preprocess.py 若需在MSRA NER 数据集中进行FLAT模型的训练，可使用 --clip_msra 参数。
     
  • GECToR：语法错误修正论文的正式实施
    优质
    GECToR是一款专门用于纠正英语语法错误的先进工具。该文介绍了其开发历程及实际应用情况，展示了它在语法纠错领域的卓越性能和广泛应用前景。 GECToR –语法错误纠正：标记，不重写 该存储库提供用于训练和测试最新语法错误纠正模型的正式PyTorch实现代码。 它主要基于AllenNLP和transformers。 安装： 以下命令将安装所有必需的软件包： ``` pip install -r requirements.txt ``` 该项目已使用Python 3.7进行了测试。 数据集： 本段落中使用的所有公共GEC数据集可以下载。综合创建的数据集也可以获取。要训练模型所需的数据，必须对其进行预处理，并使用以下命令将其转换为特殊格式： ``` python utils/preprocess_data.py -s SOURCE -t TARGET -o OUTPUT_FILE ```
     
  • Android论文摘要与参考文献
    优质
    本资料汇集了多篇关于Android操作系统的学术论文摘要及相关的研究文献，旨在为开发者和研究人员提供深入理解安卓系统架构、安全性和应用程序开发等方面的宝贵资源。 随着信息化社会的快速发展，Android智能产品已成为越来越多用户选择的移动终端设备。
     
  • 安卓论文的摘要与参考文献
    优质
    该文档包含一篇关于安卓操作系统的学术研究论文的摘要和参考文献列表。摘要概述了研究的主要发现、方法和结论；参考文献则列出了支撑论文内容的相关资料来源。 这是一份不错的参考文献，包含了中英文资料。如果有需要撰写论文的同学可以下载使用。
     
  • Python 3.9.0 amd64 正式版 (2020-10-05 发布)
    优质
    Python 3.9.0 amd64正式版于2020年10月5日发布，带来了多项新特性与改进，旨在提升开发效率和代码清晰度。 2020年10月5日发布了Python 3.9.0 AMD64正式版。原始下载地址在python.org的downloads页面。由于原地址下载速度较慢，现分享给大家。
     
  • 基于Python的BERT微调以提取摘要的论文代码
    优质
    本项目提供了一种使用Python和预训练模型BERT进行文本自动摘取的方法，并包含相关的实验代码。通过微调技术优化模型性能，实现高效精准的摘要生成。 在自然语言处理领域内，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其卓越的性能而备受关注。本项目“Python-微调BERT用于提取摘要的论文代码”是基于Python实现的一个应用案例，利用BERT对文本进行预训练，并将其应用于自动摘要生成任务中。在这一过程中，我们将深入探讨BERT的工作原理、其微调过程以及如何将它应用于具体的应用场景。 作为一款基于Transformer架构的模型，由Google于2018年提出的BERT通过自注意力机制捕捉文本中的上下文信息，实现了双向的信息流动处理方式。与传统的RNN或CNN相比，这种设计让BERT在理解语言全局语义方面表现更佳。 微调BERT主要包括以下步骤： 1. 数据预处理：首先需要将原始文档转换为适合于模型输入的格式，包括分词、添加特殊标记（如[CLS]和[SEP]）以及填充序列以确保所有输入具有相同的长度。 2. 加载预训练模型：通过Hugging Face提供的Transformers库可以方便地加载已经过大规模无监督文本数据训练好的BERT模型。这些预训练的模型具备强大的语言表示能力，能够有效地捕捉到语义信息。 3. 构建任务特定层：为了适应摘要生成这一具体的应用场景，在原始BERT架构的基础上需要添加额外的功能模块。这通常涉及在编码器之上增加一个解码器部分，如Transformer Decoder或者基于LSTM的序列模型作为补充组件来完成文本生成的任务。 4. 定义损失函数与优化策略：训练过程中采用交叉熵损失函数以促进分类任务的学习过程，并通过Adam算法进行参数更新。此外还可以考虑引入学习率衰减机制帮助改善收敛性能。 5. 训练和评估阶段：在实际操作中，使用包含源文本及其对应摘要的数据集来驱动模型的迭代优化。同时利用ROUGE等评价标准对生成结果的质量与原文之间的匹配程度做出客观衡量。 6. 后处理步骤：确保最终输出符合预期要求，比如去除多余的填充标记或调整过长的内容长度限制。 在名为“BertSum-master”的项目中实现了上述所有环节的具体操作方法。该项目可能包含数据预处理脚本、模型定义文件、训练和评估的代码以及示例运行指令等组成部分。通过研究这些资源内容，开发者能够更好地掌握如何将BERT应用于实际自然语言处理任务中的技巧与经验。 总的来说，微调BERT用于摘要生成是一项复杂的技术挑战，需要跨学科的知识积累才能完成。然而，“BertSum-master”项目为有兴趣的实践者提供了一个实验平台，在这里他们可以亲身体验到这项技术的实际应用过程，并加深对相关理论和技术的理解。
     
  • Bert-抽取式文本摘要
    优质
    Bert-抽取式文本摘要项目利用BERT模型从大量文本中高效提取关键信息，形成简洁准确的摘要，适用于新闻、论文等多种文档类型。 使用BERT进行抽象文本摘要生成是自然语言处理（NLP）任务之一，采用该模型来完成这一工作需要满足以下软件环境：Python 3.6.5以上版本、Torch 0.4.1+、TensorFlow、Pandas和tqdm等。所有这些包都可以通过pip install -r requirements.txt进行安装。 如果使用GPU训练模型，在DockerHub中可以找到相应的镜像，例如pytorch/pytorch:0.4.1-cuda9-cudnn7-devel（2.62GB）。在首次使用时，请按照以下步骤操作：创建一个名为“/data/checkpoint”的文件夹作为存储库，并将BERT模型、词汇表和配置文件放入其中。这些资源可以在相关网站下载。 请确保数据文件已经准备好并放置到指定目录中，以便开始训练过程。
     
  • 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。