SPACES 端到端的长文本摘要模型（法研杯2020司法摘要赛道）。 博客介绍： 含义 我们将我们的模型称为SPACES，它正好是科学空间的域名之一（），具体含义如下： S：Sparse Softmax； P：Pretrained Language Model； A：Abstractive； C：Copy Mechanism； E：Extractive； S：Special Words。 顾名思义，这是一个以词为单位的、包含预训练和Copy机制的“抽取-生成”式摘要模型，里边包含了一些我们对文本生成技术的最新研究成果。 运行 实验环境：tensorflow 1.14 + keras 2.3.1 + bert4keras 0.9.7 (如果是Windows，请用bert4keras>=0.9.8) 首先请在snippets.py中修改相关路径配置，然后再执行下述代码。 训练代码： #! /b

近年来，互联网技术的蓬勃发展极大地便利了人类的日常生活，不可避免的是互联网中的信息呈井喷式爆发，如何从中快速有效地获取所需信息显得极为重要.