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- 来自专栏机器学习AI算法工程
文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型
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. 2 算法原理 下面对A Neural Attention Model for Abstractive 最近谷歌开源了TensorFlow版本的摘要生成程序textsum, Github上的项目. textsum的核心模型就是基于注意力的seq2seq(sequence-to-sequence)模型, textsum Github上的textsum首页给出了此项目在Bazel环境下的运行方式. 如果你不想通过Bazel运行, 你可以直接在seq2seq_attention.py中设定运行参数. git项目textsum给的toy数据集太小, vocab也几乎不可用(一些常见的单词都没有覆盖到). 如果希望获得好的效果, 需要自己整理可用的数据集. Google开源的textsum项目的具体算法是基于Hinton 2014年的Grammar as a Foreign Language这篇论文, 下面给出textsum工程中attention-based
1.4K20发布于 2019-10-29 - 来自专栏大数据智能实战
ubuntu环境下 python 3.0以上版本对sqlite3的支持问题
遇到的问题如下： Traceback (most recent call last): File "/home/ndscbigdata/work/python/jdataApp/src/tf/textsum /textsum_data_convert.py", line 14, in <module> from nltk.tokenize import sent_tokenize File
2.5K50发布于 2018-01-09 - 来自专栏AI研习社
基于 Python 的自动文本提取：抽象法和生成法的比较
抽象文本抽样 一种神经网络方法 Google的Textsum是一种最先进的开源抽象文本概要架构。 它可以根据前两个句子创建新闻文章的头条。 以下是用于训练TextSum模型以及模型生成的概要的数据示例。 ? 请注意“head”一词不会出现在原始文本中。 该模型已生成它。 这在以上几种的提取算法中永远不会发生。 此外，Google TextSum作者使用Annotated English Gigaword数据集，且数据集需要3000美元的许可证。 这些320k文章被转换成Textsum兼容格式和词汇。 你可以通过github使用我们的代码生成你自己的TextSum兼容的预处理CNN和DailyMail数据。 注意 我们不充分训练的TextSum模型生成的非常差的概要的一些示例。 这类似于在Pavel Surmenok的博客中训练TextSum的尝试。 ?
2.4K20发布于 2018-10-24 - 来自专栏Soul Joy Hub
TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型
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.本文由PPmoney大数据算法团队撰写，PPmoney是国内领先的互联网金融公司，旗下PPmoney 最近谷歌开源了TensorFlow版本的摘要生成程序textsum, Github上的项目. textsum的核心模型就是基于注意力的seq2seq(sequence-to-sequence)模型, textsum Github上的textsum首页给出了此项目在Bazel环境下的运行方式. 如果你不想通过Bazel运行, 你可以直接在seq2seq_attention.py中设定运行参数. git项目textsum给的toy数据集太小, vocab也几乎不可用(一些常见的单词都没有覆盖到). 如果希望获得好的效果, 需要自己整理可用的数据集. Google开源的textsum项目的具体算法是基于Hinton 2014年的Grammar as a Foreign Language这篇论文, 下面给出textsum工程中attention-based
1.1K50发布于 2019-06-11 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于深度学习算法的NLP集成工具
Part-of-speech (POS) 命名实体识别 Named-entity-recognition(NER) 依存句法分析 Dependency Parsing (Parse) 自动生成式文摘 Textsum
69110发布于 2019-10-28 - 来自专栏Android开发
Android自定义view之模仿登录界面文本输入框
} @Override public void afterTextChanged(Editable s) { int textSum = s.toString().trim().length(); if (textSum == 0) { if (mtextisshow
32810编辑于 2025-06-12 - 来自专栏人工智能头条
干货 | 陪伴我学习NLP、知识图谱的那些资源（教程+书籍+网站+工具+论文...可以说很全面了）
47808499 GloVe GloVe:Global Vectors for Word Representation https://nlp.stanford.edu/projects/glove/ textsum textsum是一个基于深度学习的文本自动摘要工具。 代码： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/textsum 参考： http://www.jiqizhixin.com/article/
3K10发布于 2018-08-03 - 来自专栏新智元
【业界】谷歌又双叒叕开源：TensorFlow 自动文本摘要生成模型
模型地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/textsum ? ?
1.9K50发布于 2018-03-23 - 来自专栏机器学习入门
基于 BERT 的抽取式摘要
创建环境: conda create -n textsum python=3.8 激活环境: conda activate textsum 安装必要的库: Bash pip install torch
44910编辑于 2025-03-05 - 来自专栏AI人工智能与大数据
TensorFlow与PyTorch对比
qa_kg real_nvp rebar resnet seq2species skip_thoughts slim street struct2depth swivel syntaxnet tcn textsum
2.6K20发布于 2020-04-08 - 来自专栏素质云笔记
keras系列︱seq2seq系列相关实现与案例（feedback、peek、attention类型）
]) 2、自动标题生成案例 tensorflow实现的中文自动标题生成案例可见：https://github.com/rockingdingo/deepnlp/tree/master/deepnlp/textsum textsum基于tensorflow (1.0.0) 实现的Seq2Seq-attention模型, 来解决中文新闻标题自动生成的任务。
3.4K90发布于 2018-01-02 - 来自专栏企鹅号快讯
人工智能之文本摘要自动生成
（Google开源的Textsum人类/机器摘要结果对比） 主流的文本摘要方式 目前主流的文本摘要自动生成有两种方式，一种是抽取式（extractive），另一种是生成式 （abstractive）。
3.8K70发布于 2018-01-11 - 来自专栏iOS小生活
数据结构与算法（一）
i = 0; i < n;i++) for (int j = i; j < n; j++) { sum += j; } printf("textSum4
49130编辑于 2022-03-28 - 来自专栏ATYUN订阅号
Seq2seq模型的一个变种网络：Pointer Network的简单介绍
/github.com/philipperemy/keras-attention-mechanism https://github.com/tensorflow/models/tree/master/textsum
2.2K50发布于 2018-03-05 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
Seq2seq强化，Pointer Network简介
/github.com/philipperemy/keras-attention-mechanism https://github.com/tensorflow/models/tree/master/textsum
1.5K60发布于 2018-12-25 - 来自专栏专知
【专知荟萃07】自动文摘AS知识资料全集（入门/进阶/代码/数据/专家等）(附pdf下载)
[https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/textsum] gensim.summarization offers TextRank
84070发布于 2018-04-10 - 来自专栏大数据文摘
NLP入门+实战必读：一文教会你最常见的10种自然语言处理技术（附代码）
(https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/textsum) 应用程序：Reddit的autotldr机器人使用文本摘要来梗概从文章到帖子的各种评论
2K20发布于 2018-05-24 - 来自专栏专知
【专知荟萃02】自然语言处理NLP知识资料大全集（入门/进阶/论文/Toolkit/数据/综述/专家等）（附pdf下载）
BM Watson & Université de Montréal arxiv: http://arxiv.org/abs/1602.06023 textsum: Text summarization 2016/08/textsummarizationwithtensorflow.html github: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/textsum /howtoruntextsummarizationwithtensorflowd4472587602d#.mll1rqgjg github: https://github.com/surmenok/TextSum
3.7K80发布于 2018-04-09
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