1. 包
import 模块名
这个包首先在当前目录找。
每个模块中可以用__name__判断是否为__main__来运行程序
创建包pack，建立一个文件夹然后创建__init__.py
import pack.filename
pack.filename.f()
引用包重命名 import pack as newname
from cal import * #这样使用不用加包名
from sy
任务简介文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。 摘要：意思就是从一段文本 用几句话来概括这段话的意思方法有很多 本文只讲我会的 。思路1 ：将文本分词，统计一段文本的词频（当然是去除停用词之后的词频），
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2023-08-28 13:24:44
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在当前信息爆炸的时代，文本摘要生成成为了自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务。尤其是近年来，基于深度学习的方法如雨后春笋般涌现，利用 PyTorch 等框架进行文本摘要生成，成为了研究和实际应用的热点。本文将深入探讨如何通过 PyTorch 实现文本摘要生成，包括其技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析。
## 时间轴展示
1. **2019年**: 深度学习开始在文本处理领域取
python申请存储空间是动态的。变量如同指针一样指向存储空间。多个变量会指向同一个存储空间（节省空间）。当变量改变时，原来的地址单元并不会马上释放。（引用计数自行回收）c/c++根基性语言，想要什么可以做出来，高性能。代码中出现中文的时候要写#coding=utf-8
#--coding:UTF-8--要不然会报错。
4. 函数定义格式def add(x,y):
z=x+y
re
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2024-01-21 09:48:26
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自然语言处理领域中有很多的子任务，大类上一共分为四个板块，如下：1. 序列标注：分词/POS Tag/NER/语义标注
2. 分类任务：文本分类/情感计算
3. 句子关系判断：Entailment/QA/自然语言推理
4. 生成式任务：机器翻译/文本摘要 在我接触NLP相关的工作以来，任务1和任务2是比较常见的，后面两种则几乎没有
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2023-09-22 11:12:47
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文章目录1. 时间序列表示方法1.1 Sequence representation1.2 Batch1.3 word2vec vs GloVe2. RNN原理2.1 Sentiment Analysis2.2 Weight Sharing and Consistent Memory2.3 How to train？3. RNN Layer使用3.1 Signal Layer3.2 nn.RNN
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2023-11-27 01:04:12
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从零开始自己搭建RNN【Pytorch文档】1字母级RNN的分类任务数据下载：https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip 这次我们只用到 /name 这个文件夹下的18个文件，每个文件以语言命名，格式为 [Language].txt 打开后，里面是该语言中常用的姓/名。任务说明输入一个姓名，根据它的拼写，用循环神经网络对它分类，判断它属于哪个语言里
2020-09-22引用Liu, Y., & Lapata, M. (2020). Text summarization with pretrained encoders. EMNLP-IJCNLP 2019 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th International J
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2024-02-06 21:42:26
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一、启动“自动编写摘要”功能 Word 97/2000/XP/2003均支持此项功能，用Word打开需要编辑的论文后，在“工具”菜单选择“自动编写摘要”即可弹出对话框。如果安装的不是Word的完整版，系统会提示放入Office的安装盘进行此功能项的安装。 二、功能设置简介 Word本身提供了四种不同类型的摘要可供选择。下面分别说明： 1．突出显示要点：选择该项的话，Word将对论文进行分析摘录，将
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2023-09-22 20:14:24
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## PyTorch文本摘要
### 引言
在信息化时代，海量的文本数据被产生和积累。然而，人工处理这些数据是一项费时费力的任务。为了从大量的文本数据中提取关键信息，自动文本摘要技术应运而生。自动文本摘要是指通过计算机算法自动将一段文本缩减为几个简洁的句子或段落，概括出文本的要点。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门研究如何使计算机能够处理和
原创
2023-10-20 17:43:44
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项目场景：当生成标题之后，就需要生成摘要，摘要生成也是通过，GTP-2生成，但师弟说有抽取法，目前还没有比较GTP-2生成法得到的摘要，但是通过人工来看的化GTP-2摘要生成效果并不是很好，目前也没有在垂直领域实验，只是跑通了大佬的模型，也还是一篇学习记录。GTP-2摘要生成（数据集完善）依旧是读和修改大佬代码原代码传送门，解决了数据集的问题，和一些模型参数问题。 目前GitHub上大佬没有提供数
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2023-12-05 13:39:28
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开发组在开发过程中，都不可避免地遇到了一些困难或问题，但都最终想出办法克服了。我们认为这样的经验是有必要记录下来的，因此就有了【技术博客】。Pytorch代码生成经验文档关于模型代码的生成，主要思路为从根节点开始进行广度优先搜索，从而自顶向下依次生成相关层的代码。这里和搜索相关的主要有三个数据结构：Q：队列，记录后续继续搜索的节点，即为后续的Node。graph：字典，记录整颗搜索树，每个key对
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2023-12-19 20:14:51
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有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。今天，依然继续这个主题。讨论如何通过词频，对文章进行自动摘要（Automatic summarization）。如果能从3000字的文章，提炼出150字的摘要，就可以为读者节省大量阅读时间。由人完成的摘要叫"人工摘
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2024-08-29 12:38:33
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目录 摘要：文本摘要生成概述：Encoder-Decoder模式思想：数据集描述：模型构建与代码描述（LSTM+Attention）总结：参考文献：摘要： 摘要是文本的主要内容和核心思想的最小化表达,从海量文本数据中快速寻找有价值的信息具有重要意义。利用深度神经网络Encoder-Decoder基本框架，通过引入注意力模型，本次将尝试实现应用LST
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2024-05-03 13:45:26
210阅读
Alibaba笔试题：给定一段产品的英文描述，包含M个英文字母，每个英文单词以空格分隔，无其他标点符号；再给定N个英文单词关键字，请说明思路并编程实现方法String extractSummary(String description,String[] key words)，目标是找出此产品描述中包含N个关键字（每个关键词至少出现一次）的长度最短的子串，作为产品简介输出。（不限编程语言）20分。
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2024-05-22 20:07:23
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代码摘要生成论文列表1. Recommendations for Datasets for Source Code Summarization2. Abridging Source Code3. Summarizing Source Code Using a Neural Attention Model4. Code Generation as a Dual Task of Code Summa
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2024-01-05 19:35:38
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TensorFlow 自动文本摘要生成模型textsum: Text summarization with TensorFlow | Google Research Blog(文/ 谷歌大脑软件工程师 Peter Liu) 每天，人们都依靠大量的信息源，来获取信息，从新闻报道到社交媒体帖子再到搜索结果。能够针对长文本自动生成精确摘要的机器学习模型对于以压缩形式处理大量信息是非常有用的，
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2023-11-27 19:53:21
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当我们点开某个网站或新闻APP时，经常能看到这样的标题：“14亿人都不知道的真相，历史的血泪……”、“删前速看！XXX视频流出”等，但是点进页面时往往会发现，都是标题党！而时间和流量却在悄悄溜走。如果这时候有方法能够先阅读新闻，再提炼出关键内容，那么将大大节约时间并精准地找到我们需要的内容。而这就是图鸭君此次会介绍的技术—— “文本摘要自动生成”技术！文本摘要充斥着我们生活的方方面面，从
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2024-01-03 09:07:21
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1. 简介2. 摘要算法2.1 定义摘要算法： 摘要算法是一种对“信息”进行【摘要化】处理的算法。（好比一篇论文的摘要部分。通过了解文章的【摘要】，简要了解下文章的主要内容）数据摘要算法也被称为哈希（Hash）算法或散列算法。2.2 特点（1）无论输入的消息有多长，计算出来的消息摘要的长度总是固定的。例如：应用 MD5 算法摘要的消息有 128 个比特位，用SHA-1 算法摘要的消息最终有 160
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2024-06-13 13:04:06
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用 Python 做文本挖掘的流程
肖智博
· 收集数据数据集。如果是已经被人做成数据集了，这就省去了很多麻烦事抓取。这个是 Python 做得最好的事情，优秀的包有很多，比如 scrapy，beautifulsoup 等等。预处理（对这里的高质量讨论结果的修改，下面的顺序仅限英文）去掉抓来的数据中不需要的部分，比如 HTML TAG，只保留文本。结合
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2023-08-01 17:27:50
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