huaweiNLP:华为自然语言处理分步课程的最终项目

时间:2024-03-08 11:19:26
【文件属性】:

文件名称:huaweiNLP:华为自然语言处理分步课程的最终项目

文件大小:113KB

文件格式:ZIP

更新时间:2024-03-08 11:19:26

JupyterNotebook

新闻摘要 华为自然语言处理分步课程的最终项目。 基本模型:提取式RNN 问答环节 a)您要解决的问题是什么? 为什么重要? 先前的任务是尝试通过它的文本生成新闻标题,其中原始标题可用作目标,原始文本用作列车数据。 成功解决方案可用于“简短”的长篇文章,而不会丢失一般的故事情节。 我们想要尝试比较两种摘要,即提取和摘要。 b)目前有什么解决方案? 如果问题是新问题,请描述与您最相关的问题的解决方案。 对于抽取式摘要,请参阅Nallapati等人的SummaRuNNer:基于递归神经网络的序列模型(原始文章: ://arxiv.org/pdf/1611.04230.pdf)。 对于摘要的摘要,我们搜索下一个解决方案:首先是Gavrilov,D.,Kaladin,P.,Malykh,V.的解决方案:标题生成的自我关注模型。 第二个是VKcom竞赛2019“标题生成轨道”。 我们希望在这里


【文件预览】:
huaweiNLP-master
----02_Simple_extractive_models.ipynb(58KB)
----model.png(43KB)
----03_Extractive_RNN_model.ipynb(63KB)
----README.md(6KB)
----01_Dataset_cleaning_&_statistics_analysis.ipynb(85KB)

网友评论