使用tf-serving部署T5-Pegasus的encoder和decoder 高效GRPC调用tf-serving服务生成文本 client代码编写注意点 模型以外的一些优化 小结 最近半年没有发文,原因是最近接的落地需求有点多,光顾着搬砖了。不过,在搬砖的过程中,也积累了一些新的NLP落地经验。之前我介绍过一些NLP在金融场景的落地实践,这些实践都属于NLU(自然...
本文主要分享了我们的中文生成式预训练模型T5 PEGASUS,它以mT5为基础,在中文语料上使用PEGASUS式的伪摘要预训练,最终有着不错的文本生成表现,尤其是出色的小样本学习能力,欢迎有文本生成需求的读者使用。
实验结果表明,与传统的T5-Pegasus模型相比,该模型生成的摘要在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上均有提升,有效提高了事实准确性,生成了更好的文本摘要。 关键词:中文新闻;生成式文本摘要;命名实体识别;T5-Pegasua模型 0引言 随着互联网的快速发展,海量的信息每天都会以数字形式生成大量文本,主要来自新闻文章、社交...
mT5基于T5.1.1版本，扩展到多语言且进行了改进，如使用GeLU激活函数、预训练时移除dropout等。mT5的跨语言实验验证了其多语种能力。针对中文，T5-PEGASUS采用文本摘要任务训练，与mT5结构相同，但数据和任务不同，效果优于纯英文的T5和多语种的mT5。在实践中，实验者使用mT5和T5-PEGASUS进行了文本分类和...
增加t5-copy模型,在t5-pegasus的基础上增加了pointer generator,用t5-pegasus的预训练任务继续训练 增加t5-copy-large模型,在t5-copy的基础上用公开的文本摘要数据集进行训练 增加examples,基于pytorch_lightning的多卡训练 数据集:AdvertiseGen modelbleurouge-1rouge-2rouge-2 ...
t5 pegasus nlpcc数据集 nlp的数据集 高质量数据集的定义: AI检测代码解析 一是可以为研究人员提供优质的数据集,推动研究领域的进步。 二是可以使用数据驱动的方法优化业务目标,即解决问题。 1. 2. 如何构建高质量的数据集? AI检测代码解析 首先明确要解决的问题,基于问题出发去构建数据集,...
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Here is 1 public repository matching this topic... Star5 Transformer based abstractive summarization models: mT5, T5 Pegasus, GPT-2 are implemented for Chinese text summarization. pytorchtext-summarizationgpt-2t5t5-pegasus UpdatedMar 21, 2022 ...
At present, the best text summarization model for Chinese is the T5 PEGASUS model, but there are few researches on this model. In this study, the Chinese word segmentation of the T5 PEGASUS model is improved, and the Pkuseg word segmentation method, which is more...
首先利用T5-PEGASUS获取最符合原文语义的词向量表示,然后借助引入覆盖机制的指针生成网络,生成高质量、高可读的最终摘要。在公开的长文本数据集NLPCC2017的实验结果表明,与PGN模型、BERT-PGN等模型相比,结合更贴合下游摘要任务的预训练模型的T5-PEGASUS-PGN模型能够生成更符合原文语义、内容更加丰富的摘要并且能有效的抑制...