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DocSum 使用BART或PreSumm机器学习模型自动汇总文档（或纯文本）的工具。 BART （ ）是截至02/02/2020的最新文本摘要。 它是“以降噪为预训练目标进行训练的序列到序列模型”（）。 PreSumm （文本汇总）通过使用“基于BERT的新颖文档级编码器，能够表达文档的语义并获得其句子的表示形式”，将BERT（来自变形器的双向编码器表示形式）应用于文本汇总。 BERT在撰写本文时表示“预训练语言模型的最新化身，该模型最近已推进了广泛的自然语言处理任务”（）。 任务 将PDF转换为XML，然后使用使用每个text元素的font属性解释该XML文件。 使用 python库

MultiWOZ 多域绿野仙踪数据集（MultiWOZ），是跨多个领域和主题的全人类书面对话的完整标签集合。 对话的大小为1万个，比以前所有带注释的面向任务的语料库大至少一个数量级。 感谢在上提供了最新的，经过纠正的数据集版本。 可在上获得新的，更正后的数据集版本。 可在以下访问EMNLP出版物中使用的数据集： 可在以下位置访问ACL发布中使用的数据集： 数据结构 如果该域允许，则包含3406个单域对话（包括预订），以及包含至少2个（最多5个域）的7,032个多域对话。 为了增强结果的可重复性，将语料库随机分为训练，测试和开发集。 测试和开发集各包含1k个示例。 即使所有对话都是连贯的，但其中一些对话并未按照任务描述来完成。 因此，验证和测试集仅包含完全成功的对话，因此可以对模型进行公平的比较。 在验证和测试集中没有来自医院和警察领域的对话。 每个对话都包含一个目标，多个用

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