开源项目 `hiersumm` 使用教程

开源项目 hiersumm 使用教程

hiersumm项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hiersumm

项目介绍

hiersumm 是一个用于多文档摘要的层次化Transformer模型，该模型在ACL2019会议中被提出。项目旨在通过层次化的方法处理多个文档，生成高质量的摘要。

项目快速启动

环境准备

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/nlpyang/hiersumm.git
   cd hiersumm
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

数据准备

假设你已经有一个数据集，并将其存储在 DATA_PATH 目录下。

模型训练

运行以下命令开始训练模型：

python train_abstractive.py -data_path DATA_PATH/WIKI -mode train -batch_size 30000 -valid_batch_size 7500 -seed 666 -trunc_tgt_ntoken 400 -trunc_src_nblock 40 -visible_gpus 0 -gpu_ranks 0 -vocab_path VOCAB_PATH -model_path MODEL_PATH -log_file LOG_PATH

模型评估

训练完成后，可以使用以下命令进行模型评估：

python train_abstractive.py -data_path DATA_PATH/WIKI -mode validate -batch_size 30000 -valid_batch_size 7500 -seed 666 -trunc_tgt_ntoken 400 -trunc_src_nblock 40 -visible_gpus 0 -gpu_ranks 0 -vocab_path VOCAB_PATH -model_path MODEL_PATH -log_file LOG_PATH

应用案例和最佳实践

应用案例

hiersumm 可以应用于新闻聚合、科研论文摘要生成等领域。例如，在一个新闻聚合平台中，可以使用 hiersumm 自动生成多篇相关新闻的摘要，帮助用户快速了解事件的全貌。

最佳实践

1. 数据预处理：确保输入数据格式正确，并进行必要的清洗和预处理。
2. 超参数调优：根据具体任务调整模型超参数，如 batch_size、learning_rate 等。
3. 模型评估：使用ROUGE等指标评估模型性能，确保生成的摘要质量。

典型生态项目

相关项目

1. OpenNMT：一个开源的神经机器翻译工具包，可以与 hiersumm 结合使用，进行更复杂的文本生成任务。
2. Transformers：由Hugging Face开发，提供了多种预训练的Transformer模型，可以作为 hiersumm 的预训练模型使用。

通过以上步骤，你可以快速启动并使用 hiersumm 项目，结合相关生态项目，实现更高效的多文档摘要任务。

hiersumm项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hiersumm