本项目使用 GPT2-Chinese 的模型将wiki中文的数据导入模型训练了通用模型。 将GPT2-chitchat的对话任务稍作修改来适用于中文摘要任务。 将通用模型的权重应用在摘要问题上进行进一步训练的。 GPT2-Chinese 参考：https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese GPT2-chitchat参考：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat 项目工作流程详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113869509 本项目为GPT2-chitchat稍作修改的内容，在此也感谢大佬的分享。 由于NLPCC的摘要数据为新闻语料，涉及话题和内容较多，应用在垂直领域下效果会好一些。

很多的文章发布系统，信息管理系统，新闻发布系统中的文章内容可能会比较长，用户可能会有两个需求，一个是自动生成文章的摘要，比如新浪的文章上面都会有一个摘要说明;另一个需求就是文章太长，可以把文章分页显示，注意这里并不是文章记录分页，而是内容分页。 程序没有太多comments.也没有例子，大家看一下吧。我加了一个实现的类，是我项目中用到的，还有一个生成文章摘要的一段实现代码。

新闻正文和摘要数据集，可训练摘要生成模型，包含正文和摘要两个文件。新闻正文和摘要数据集，可训练摘要生成模型，包含正文和摘要两个文件。新闻正文和摘要数据集，可训练摘要生成模型，包含正文和摘要两个文件。新闻正文和摘要数据集，可训练摘要生成模型，包含正文和摘要两个文件。

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