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基于谷歌NMT的新闻自动摘要模型

该项目主要是基于谷歌NMT的一个新闻摘要模型,训练所用到的数据集为搜狗实验室所公开的搜狐新闻数据集。

更新记录

2019-12-30

  • 修复attention参数设置bug;

2019-12-18

  • 完成了整个框架的搭建和调试工作;
  • 完成了一次完整的训练和预测过程;

使用指南

  • 1.安装

    安装好tensorflow-gpu 1.5.0版本,下载好数据集解压后放到data/SogouNews/目录下即可;

  • 2.训练

    下载完成数据后,在train.py文件中设置好相关参数,运行 python train.py即可开始训练;

    注:也可直接将训练好的模型,放入项目temp/MODEL/目录下,进行追加训练;

  • 3.预测

    按照data/SogouNews/inference_data.txt的格式,将里面的内容替换成对应的新闻文本即可,contenttitle标签部分保持不变或者任意内容即可;

使用示例

  • 训练:

    python train.py

    标签值:天宫 一号 与 神舟 九号 24 日 实施 手控 交会 对接
    预测值:天宫 一号 与 神舟 九号 成功 日 完成 手控 交会 对接
    
    标签值:苏州 有毒气体 泄漏 事件 原因 查明 重伤 者 仍 在 救治
    预测值:江苏 有毒气体 泄漏 事件 致 查明 重伤 者 仍 未 救治
    
    标签值:拾荒 妇女 出租屋 内 离世
    预测值:男子 男子 被 被 被
    
    标签值:上半年 山东省 就业 形势 平稳
    预测值:就业 城镇 城镇居民 增长 良好
    
    标签值:辽宁 推动 大小 企业 组建 联合体 共享 政府 采购
    预测值:国家 将 商贸 公司 签署 分公司 与 政府 采购
  • 预测:

    python inference.py

    ## 部分运行结果
    真实标签: 「为何慈善机制落后于热情?」
    预测标签: 共同努力在香港高等教育的发展
    ================================
    真实标签: 羽西当归透白莹润精华液
    预测标签: 羽西当归透白莹润精华液
    ================================
    真实标签: 我可能感兴趣的试用
    预测标签: 没有小人的试用
    ================================
    真实标签: 使用彩妆及防晒隔离产品时,使用卸妆及洁面产品,做好双重清洁;
    预测标签: <UNK>,祛痘颗粒一体(试行)
    ================================
    真实标签: 欧诗漫珍珠白净系列,夏日美白圣品!
    预测标签: OLAY新生祛痘.D
    ================================
    真实标签: 提交试用报告
    预测标签: 提交试用报告
    ================================
    
    bleu = 10.69

    可以看到既有总结比较准确的摘要,也有一些大相径庭的情况。

实验报告

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