zn 指针生成网络，中文数据集下生成摘要, 详情 改动的地方 原论文的指针生成网络，对于正文和摘要的特征抽取是采用单层(双向）的LSTM进行抽取的，我将其变为Bert的embedding的结构。模型的整体框架没有变动，但是工程上的处理进行了微调。（并非使用了Bert） 中文数据： 250万篇新闻( 原始数据9G，压缩文件3.6G；新闻内容跨度：2014-2016年) 或，密码:k265 tokenizer 新闻数据集的分词代码 new-point-generate-zh 指针生成网络在新闻数据集下的应用 运行 先是tokenizer python main.py --original_data_dir E:\0000_python\point-genge\point-generate\zh\data --tokenized_dir ./tokenized_single E:\0000_py

深度强化学习，用于具有多样性代表奖赏的无监督视频摘要。 使用python = 3.x实现 要求 python = 3.x 火炬 显卡 制表 开始吧 git clone https://github.com/TorRient/Video-Summarization-Pytorch cd Video-Summarization-Pytorch mkdir dataset 准备数据集 将视频放入文件夹数据集中 python create_data.py --input dataset --output dataset/data.h5 分割 python create_split.py -d dataset/data.h5 --save-dir dataset --save-name splits --num-splits 5 如何训练 python train_video_summar

文件2 动机 给定两个具有相同行数的文件， files2rouge计算每个序列（=行）的平均ROUGE得分。 每个序列可以包含多个句子。 在这种情况下，必须使用--eos标志（默认值：“。”）传递句子字符串的结尾。 使用错误的eos分隔符运行files2rouge可能会导致ROUGE-L得分不正确。 您可能还对Python实现（而不是包装器）感兴趣： : 。 $ files2rouge --help usage: files2rouge [-h] [-v] [-a ARGS] [-s SAVETO] [-e EOS] [-m] [-i] refer

萨德网 用于视频摘要的Selft和差异注意网络 SADNet体系结构概述 数据集和预训练模型 您可以通过运行以下命令来下载预处理数据集TVSum，SumMe，YouTube和OVP以及VASNet预训练的模型： ./download.sh datasets_models_urls.txt 数据集将存储在./datasets目录和模型中，并带有相应的拆分文件，分别存储在./data/models和./data/splits中。 可以从或下载数据集的原始版本。 。 训练 要在./splits目录中的所有拆分文件上训练SADNet，请运行以下命令： python3 main.py --train 结果（包括split和python文件的副本）将存储在./data目录中。 您可以使用参数-o 指定其他目录。 最终结果将与./data/models目录中的相

抽象文本摘要 使用RNN和KG进行有关抽象文本摘要的RnD项目

这是一个视频的字幕，使用方法见这里：https://blog.csdn.net/yj13811596648/article/details/89354314