maeassar/text_summarization

AI lab4

当代人工智能实验四：文本摘要

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介绍

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本实验实践了一个基于 **Encoder-Decoder 架构的序列到序列（seq2seq）模型**，进行了一个文本摘要的任务。

环境配置

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• 本项目所使用的环境为python3.9
• 为了更快地安装本实验所需要一些库，可以执行下列代码换源后安装
• 安装requirements.txt

pip install --upgrade pip 
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -r requirements.txt

运行方式

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由于Seq2seq模型训练时间似乎较长，本实验保存了训练好的模型，可以直接进行测试，也可以进行训练。

训练模型：

利用argparse包提供了一些可以调整的参数：

• --model， default='Seq2SeqBART'
• --lr， default=0.05
• --dropout， default=0.0
• --epoch， default=1
• --batch_size， default=16

以下是两个代码训练运行的示例（需要将main中注释掉的train取消注释）：

python main.py --model Seq2SeqLSTM --lr 0.1
python main.py --model Seq2SeqBART --lr 0.05

直接运行main.py会加载保存下来的模型开始测试：

python main.py