repost TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型

最新推荐文章于 2024-04-14 09:59:43 发布
最新推荐文章于 2024-04-14 09:59:43 发布
阅读量223 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wc996789331/article/details/105945780

TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型
https://blog.youkuaiyun.com/c2a2o2/article/details/77005628

持续努力
关注
TensorFlow 的文本生成与摘要
AI天才研究院
12-26 204
文本摘要是指从长篇文本中自动生成短篇摘要的过程。这个任务通常涉及到序列到序列（Seq2Seq）模型的训练，如基于RNN的Seq2Seq模型、基于Transformer的BERT模型等。文本摘要通常涉及到基于BERT模型的训练。BERT模型采用Transformer架构，它可以捕捉到文本中的上下文信息和关系。# 加载预训练模型和tokenizer# 设置摘要参数# 摘要文本。
Python时间序列：基于LSTM实现谣言检测
最新发布
sybh的博客
10-14 941
近期，在新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控的关键期，在全国人民都为疫情揪心时，网上各种有关疫情防控的谣言接连不断，从“广州公交线路因新型冠状病毒肺炎疫情停运”到“北京市为防控疫情采取封城措施”，从“钟南山院士被感染”到“10万人感染肺炎”等等，这些不切实际的谣言，“操纵”了舆论感情，误导了公众的判断，更影响了社会稳定。社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往会引发诸多不安定因素，并对经济和社会产生巨大的影响。（1）解压数据，读取并解析数据，生成all_data.txt。
text-summarization-tensorflow:文本摘要
04-29
text-summarization-tensorflow 代码来自： 这个是关于英文文本的介绍，然后自己尝试应用在中文文本上，效果不是很理想。。 中文数据集来自：
Python-使用最新版本的tensorflow实现seq2seq模型生成文本数据摘要
08-11
使用最新版本的tensorflow实现seq2seq模型生成文本数据 摘要
文本自动摘要—tensorflow_textsum
小倔驴
08-15 7542
学习借鉴： textsum: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/textsum （deepnlp_textsum） https://github.com/rockingdingo/deepnlp http://deepnlp.readthedocs.io/en/latest/deepnlp_docs.html#i
TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型
热门推荐
tensorflowshizhan的博客
04-05 3万+
本文重点讲概括型摘要生成系统的算法思想和tensorflow实战, 算法思想源于A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization这篇论文. 本文希望帮助读者详细的解析算法的原理, 再结合github上相关的开源项目textsum讲解工程上的实际应用.
Repost-Toggle for Soundcloud-crx插件
04-03
Repost-Toggle for Soundcloud-crx作为一款扩展程序，其工作原理是在用户安装后，嵌入到浏览器中，通过监听和处理Soundcloud页面的DOM事件，实现在不改变网站原有结构和功能的前提下，动态控制转发信息的显示状态。...
arknos-repost:带有文本神经网络的系统接口-开源
06-01
ArknoS Repost 是一个基于开源软件开发的系统接口，其独特之处在于它结合了文本神经网络技术，为用户提供了一种新颖的交互方式。在这个项目中，用户可以通过简单的文本命令来控制后台进程，实现了智能化的人机交互。...
重新启动 - 切换为Soundcloud「Repost-Toggle for Soundcloud」-crx插件
03-21
此扩展程序允许您切换转换中的转发 通过此扩展程序，您可以切换Soundcloud流中的转发 支持语言:English
groupme-repost-bot
04-27
重新发布机器人 一个轻量级的bot，用于在GroupMe聊天中检查并调出重新发布的图像。 技术领域 Node.js 表示 之所以选择Node.js作为此应用程序的框架，是因为它能够异步处理从GroupMe聊天室下载的图像。
中文文本摘要生成
04-15
python，中文文本，摘要，自动生成，提取，抽取
使用TensorFlow实现文本摘要：一个高效工具的探索
gitblog_00032的博客
04-14 341
使用TensorFlow实现文本摘要：一个高效工具的探索 text-summarization-tensorflowTensorflow seq2seq Implementation of Text Summarization.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/te/text-summarization-tensorflow 在信息爆炸的时代，快速捕捉关键信...
利用tensorflow自动生成英文摘要
qq1483661204的博客
01-04 3821
本文主要利用lstm实现英文摘要的自动生成，他的主要步骤如下： (1) 首先是我们把训练数据的每个单词对应一个数值，构建一个word to int的字典,得到单词和数值的一个一一对应的关系后，我们就可以把整个训练数据集把所有单词转化为数值的序列，也就是数值型的数列， (2) 训练数据处理好了以后，我们就应该构造batch，建立一个生成batch_size的生成器 (3) 然后开始构建l
深度学习文本摘要：使用深度神经网络生成精确的文本摘要
PzBlockchain的博客
09-21 499
传统的文本摘要方法通常依赖于手工设计的规则和特征工程，而深度学习技术的出现为自动化文本摘要提供了新的可能性。本文将介绍使用深度神经网络生成精确的文本摘要的方法，并提供相应的源代码。此外，为了提高模型的性能，可以考虑使用更大规模的数据集进行训练，并采用一些技巧，如批次训练、提前停止等。总结起来，本文介绍了使用深度神经网络生成文本摘要的方法，并提供了相应的源代码。数据集的预处理包括分词、去除停用词等步骤，以便于模型的训练和测试。通过上述代码，我们成功构建了一个基于注意力机制的文本摘要生成模型，并进行了训练。
用于文本的TensorFlow：使用TensorFlow的文本和NLP
新华编程特战队
12-31 1626
通过利用 TensorFlow 的先进功能和工具，开发人员和研究人员可以充分利用 NLP 的真正潜力，创建能够以极高的准确性理解、生成和解释人类语言的创新应用程序。TensorFlow NLP 中的预训练语言模型可用作生成文本的基础模型，方法是提供初始种子输入并调节模型以生成连贯且上下文相关的输出。通过利用预训练模型，TensorFlow 可以利用语言模型生成合理文本样本的能力来生成合成或增强数据，从而在目标任务上获得更好的泛化和性能。文本中的迁移学习通常涉及使用预训练模型从文本数据中提取有意义的特征。
文本自动摘要之Pointer-Generator Networks训练步骤
weixin_40547993的博客
12-02 1520
这程序是ACL 2017 paper *[Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks](https://arxiv.org/abs/1704.04368)* Github链接：https://github.com/abisee/pointer-generator 第一步：准备训练数据 *********...
Transformer模型在文本生成和摘要中的应用是什么？
njhhuuuby的博客
07-05 700
Transformer模型是由Vaswani等人在2017年提出的，它是一种基于自注意力机制（self-attention）的神经网络模型。传统的循环神经网络（RNN）在处理长文本时存在梯度消失和梯度爆炸等问题，而Transformer模型通过引入自注意力机制来解决这些问题。自注意力机制使得模型可以同时关注输入序列中的所有位置，从而更好地捕捉长距离依赖关系，使得Transformer在处理文本任务时取得了很大的成功。文本摘要是一种将长文本压缩成简洁、概括性信息的任务。
NLP 进行文本摘要的三种策略代码实现和对比：TextRank vs Seq2Seq vs BART
deephub
04-13 5359
本文将使用 Python 实现和对比解释 NLP中的3 种不同文本摘要策略：老式的 TextRank（使用 gensim）、著名的 Seq2Seq（使基于 tensorflow）和最前沿的 BART（使用Transformers ）。 NLP（自然语言处理）是人工智能领域，研究计算机与人类语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。最难的 NLP 任务是输出不是单个标签或值（如分类和回归），而是完整的新文本（如翻译、摘要和对话）的任务。 文本摘要是在不改变其含义的情况下减少文档的
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值