文件名称：bert-extractive-summarizer:BERT易于使用的提取文本摘要
文件大小：33KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 00:06:18
pytorch extractive-summarization bert coreference Python
伯特提取摘要器 此存储库是演讲摘要存储库的一般化。 该工具利用HuggingFace Pytorch变压器库来进行提取性汇总。 通过首先嵌入句子，然后运行聚类算法，找到最接近聚类质心的句子，可以实现这一目的。 该库还使用共指技术，利用库解析需要更多上下文的摘要中的单词。 可以在CoreferenceHandler类中调整Neurocoref库的贪婪性。 论文： : 尝试在线演示： 安装 pip install bert-extractive-summarizer 使用Neurocoref的共指功能需要一个spaCy模型，该模型必须单独下载。 默认模型是小型英语spaCy模型（en_core_web_sm，11Mb），并随此软件包自动安装。 要使用其他型号，您必须手动安装。 示例：安装中型（91 Mb）英文模型（有关更多模型，请参见）。 pip install spacy pi
【文件预览】：
bert-extractive-summarizer-master
----.travis.yml(166B)
----server.py(4KB)
----.github()
--------workflows()
----Dockerfile(480B)
----tests()
--------test_sentence_handler.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_summary_items.py(6KB)
--------test_coreference.py(428B)
----summarizer()
--------sentence_handler.py(2KB)
--------model_processors.py(15KB)
--------coreference_handler.py(1KB)
--------bert_parent.py(6KB)
--------__init__.py(73B)
--------cluster_features.py(5KB)
----LICENSE(1KB)
----setup.cfg(39B)
----Dockerfile.service(533B)
----requirements.txt(244B)
----summarize.py(1KB)
----setup.py(817B)
----.gitignore(1KB)
----example_file.txt(3KB)
----Makefile(298B)
----README.md(14KB)
----.gitattributes(63B)
----requirements-service.txt(285B)
----colab()
--------summary_gpu.ipynb(45KB)