中文摘要生成任务需要准备包含原文和对应摘要的数据集。可以使用开源的中文摘要数据集,如CNNDM、LCSTS等。数据集应包含至少两个字段:document(原文)和summary(摘要)。 3. 加载BART模型 使用transformers库中的AutoModelForSeq2SeqLM类加载预训练的BART模型。对于中文任务,可以选择facebook/bart-large-cnn等适用于中文的...
CNN/DM(Hermann等,2015):一个新闻摘要数据集。这里的摘要通常与源句子密切相关。 4.3 结果 结果如表1所示。几个趋势很明显: 预训练方法的性能因任务而异预训练方法的有效性高度依赖于任务。例如,简单的语言模型在ELI5上表现最佳,但在SQuAD上表现最差。 标记掩码至关重要基于文档旋转或句子重排的预训练目标在单独...
python fairseq/examples/bart/summarize.py \ --model-dir ~/bart/bart.large.cnn \ --model-file model.pt \ --src ~/bart/cnn_dm/ceshi.source \ --out ~/bart/cnn_dm/ceshi.hypo (上面较短的是下面较长的摘要)
bart.large.cnn bart.large finetuned on CNN-DM 400M bart.large.cnn.tar.gz bart.large.xsum bart.large finetuned on Xsum 400M bart.large.xsum.tar.gz Results GLUE (Wang et al., 2019) (dev set, single model, single-task finetuning) ModelMNLIQNLIQQPRTESST-2MRPCCoLASTS-B roberta.large...
# To use the CNNDM version BARTScore >>> from bart_score import BARTScorer >>> bart_scorer = BARTScorer(device='cuda:0', checkpoint='facebook/bart-large-cnn') >>> bart_scorer.score(['This is interesting.'], ['This is fun.'], batch_size=4) # generation scores from the first ...
虽然句子替换在CNN/DM总结数据集上只显示出明显的附加收益,但我们假设更大的预训练模型可能会更好地从这个任务中学习。为了帮助模型更好地适应数据,我们在最后10%的训练步骤中禁用dropout。我们使用与Liu等人(2019)相同的预训练数据,包括160Gb的新闻、书籍、故事和网络文本。 5.2 鉴别性任务 表2比较了BART与最近...
CNN/DM:一个新闻总结数据集,总结与原句子相关 4.3 Result 结果放在了table 1,几个趋势是明显的: 在不同的任务中预训练方法表现差别很大: 预训练方法的高效和任务高度相关,例如:一个简单的语言模型在ELI5上获得最好的性能,在SQuAD上却表现最差。 Token的掩盖很重要:基于旋转文件或句子排列的预训练objectives单独地...
teLxDt Acosmuecscefreodms imn ufilxtiipnlgesbtootphicpsraonbdlermetsubrnys Mathematics 2022, 10, 585 12 of 17 handling the topic mixture weights as a k-parameter hidden random variable rather than a large set of individual parameters explicitly linked to the training set. Because The LDA ...