全局编码用于摘要生成（Global-Encoding for Abstractive Summarization）

全局编码用于摘要生成（Global-Encoding for Abstractive Summarization）

1. 项目目录结构及介绍

该项目的主要目录结构如下：

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├── data                  # 存放数据集的目录
│   ├── lcsts              # LCSTS 数据集
│   └── gigaword           # 英文 Gigaword 数据集
├── models                 # 模型参数保存目录
├── src                    # 主要代码库
│   ├── config.py          # 配置文件解析
│   ├── data_loader.py     # 数据加载器
│   ├── model.py           # 模型定义
│   ├── train.py           # 训练脚本
│   └── evaluate.py        # 评估脚本
└── requirements.txt       # 依赖项列表

• data: 包含不同数据集的子目录，如 LCSTS 和英文 Gigaword。
• models: 在训练过程中保存模型权重的目录。
• src: 核心代码所在目录，包含配置解析、数据加载、模型定义以及训练和评估脚本。
• config.py: 项目配置参数的定义。
• data_loader.py: 用于加载和预处理数据的脚本。
• model.py: 具体实现全局编码框架的模型。
• train.py: 训练模型的主入口点。
• evaluate.py: 对模型性能进行评估的脚本。
• requirements.txt: 项目所需Python包的清单。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

这是项目的训练入口点。它负责读取配置文件，初始化模型，加载数据集，然后开始训练过程。可以按以下方式运行训练脚本：

python src/train.py --config_path path/to/config.yml

这里的path/to/config.yml是项目配置文件的位置。

evaluate.py

该脚本用于在测试集上评估已经训练好的模型。同样需要提供配置文件来指导评估过程：

python src/evaluate.py --config_path path/to/config.yml --model_path path/to/model.pth

其中path/to/model.pth指向已保存的模型权重文件。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常以 YAML 格式存储，例如 config.yml。主要包含以下几个关键部分：

• model: 模型相关的设置，如隐藏层大小、学习率等。
• dataset: 数据集配置，包括数据路径、批大小、词汇表大小等。
• training: 训练参数，如训练轮数、验证间隔、保存模型的频率等。
• device: 设备设置，指定是否在 GPU 上运行。

示例配置文件可能如下所示：

model:
  hidden_size: 512
  learning_rate: 0.001

dataset:
  data_dir: ./data
  batch_size: 32
  vocab_size: 10000

training:
  num_epochs: 10
  save_freq: 5    # 每5个epoch保存一次模型
  val_interval: 1 # 每个epoch后验证

device: cuda     # 使用GPU，默认设备是'cuda'

为了更改默认设置或适应不同的硬件环境，可以通过修改配置文件中的值来调整参数。在运行 train.py 或 evaluate.py 时，通过 --config_path 参数指定配置文件即可应用这些设置。