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使用GPT2生成文本摘要 Blog上随附代码。 数据集准备 分别为CNN和Daily Mail Tokenized文章运行max_article_sizes.py。 它将创建每个CNN / DAILY MAIL文章大小的泡菜文件。 $ python max_article_sizes.py path/to/cnn_or_dailymail/tokenized/articles 运行以下命令以准备包含标记化文章和摘要的json文件 $ python prepare_data.py path/to/pickle_file/of/articles/sizes/created/using/above/command 训练 使用预先训练的权重，使用PyTorch上对数据技巧，对GPT2模型进行。 $ python train_gpt2_summarizer.py --batch_size

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该函数将根据您的输入（实际和预测）返回结果（准确度、召回率、精度、F1、F2、F0.5）。 例如， 加载fisheriris X = 测量值； Y = 物种； Mdl = fitcknn(X,Y,'NumNeighbors',5,'Standardize',1); 预测Y = resubPredict(Mdl); [table_ind_result,table_ove_result] = summary_confusion(Y,predictedY);

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自述文件 新浪微博自动文摘系统 给定微博话题数据集，从中筛选出前N（N> 0）条微博，作为话题摘要。 问题实质：短文本多文档自动文摘。 流程：数据-算法-评估-展现 数据获取与预先：如何通过编写爬虫获取网站数据？ 摘要算法：如何使用Python及其相关工具集实现算法？（阅读论文和资料理解算法，理解公式意味着，将公式转换为实际代码，也有很多算法在Python中已经实现，可以直接使用） 摘要评估：如何对不同算法的结果进行评估？（ROUGE评估方式，中文评估注意点） 系统展现：如何实现前端展现和后台管理的系统？（Flask，Flask-Admin； Bootstrap，E-Charts）如何部署系统

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