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pegasus-multi_news

优化文本摘要生成:采用混合数据集和随机抽样

该项目旨在提高文本摘要生成性能,通过混合C4和HugeNews数据集,以及随机抽样技术进行更有效的模型训练。训练过程中使用1.5M步数以增强预训练收敛性,均匀抽样15%到45%间的句间间隔,同时对重要句子施加20%随机扰动。更新后的sentencepiece tokenizer支持换行符编码,提升数据处理精度,展现了多领域数据集上的性能改进。

pegasus-large - 解析Pegasus模型的混合与随机检查点方法
C4GithubHugeNewsHuggingfacePegasus开源项目摘要生成模型混合随机
Pegasus模型利用C4和HugeNews数据集,通过混合与随机采样策略提高文本摘要的质量。该模型经过1.5M步长训练,优化了摘要的流畅性和准确性,适用于多种大型数据集。
pegasus-cnn_dailymail - 突破性混合训练文本摘要模型在新闻数据集实现44.16% ROUGE-1评分
GithubHuggingfacePegasus开源项目文本摘要机器学习模型模型训练自然语言处理
Pegasus是一个在C4和HugeNews混合数据集上训练的文本摘要模型。它采用15%-45%的动态间隔句子比率和20%的均匀噪声采样技术,经过150万步训练后在CNN/DailyMail数据集上实现了44.16%的ROUGE-1评分。该模型的随机采样和混合训练策略显著提升了文本摘要性能,为自动摘要技术带来了新的进展。
pegasus-xsum - 高效文本摘要生成模型
GithubHuggingfacePEGASUSROUGE评分开源项目摘要生成模型自然语言处理预训练模型
pegasus-xsum是一个专注于文本摘要的先进模型。该模型采用创新的预训练方法,并在多个基准数据集上展现出优异性能。通过混合训练数据和随机采样等技术,研究人员进一步提升了模型在ROUGE评分等指标上的表现。pegasus-xsum能够生成高质量的抽象摘要,适用于多种摘要任务场景。
pegasus-samsum - PEGASUS模型驱动的对话摘要生成系统
GithubHuggingfacePEGASUSTransformers开源项目摘要生成模型模型微调自然语言处理
该项目是基于Google的PEGASUS-CNN/DailyMail预训练模型,在SAMSum对话数据集上微调的对话摘要生成系统。源于《NLP with Transformers》一书,这个模型能自动提取对话内容的关键信息。在评估集上达到1.4875的损失值,采用Adam优化器和线性学习率调度进行训练。此项目展示了如何将先进的NLP技术运用于实际的对话摘要任务中。
pegasus_paraphrase - PEGASUS基于文本改写和释义模型
GithubHuggingfacePEGASUS开源项目文本改写机器学习模型深度学习自然语言处理
pegasus_paraphrase是基于PEGASUS模型微调的文本改写工具,可生成多个保持原意的高质量释义版本。该模型支持自定义生成数量和beam搜索参数,满足不同场景需求。作为文本重写工具,pegasus_paraphrase适用于内容创作、学习辅助和自然语言处理研究等领域。它使用PyTorch框架实现,可通过简单的Python代码调用。这是一个开源项目,欢迎查看其License信息并参与贡献。
financial-summarization-pegasus - 提供金融新闻快速建模能力
GithubHuggingfaceNational Commercial BankSamba Financial Group开源项目模型沙特阿拉伯金融摘要银行收购
该项目利用PEGASUS模型针对金融新闻进行了优化,微调于XSum数据集,以生成简洁有效的摘要。先进版本ROUGE分数提升超16%,适合多种应用场景,兼容PyTorch和TensorFlow。
t5-small-text-summary-generation - t5-small模型的文本摘要生成性能
GithubHuggingfaceKerast5-small-text-summary-generation开源项目框架版本模型训练超参数评估数据
该项目利用先进的机器学习技术,提供可靠的文本摘要生成能力,能够有效支持多种自然语言处理任务。项目中采用了最新的Transformers和TensorFlow框架,确保高效的数据管理和模型训练。尽管训练数据集未知,该模型依然展现出卓越的性能,成为文本处理领域的重要工具。
mlong-t5-large-sumstew - 多语言长文本抽象概述模型,适用于生成标题和摘要
GithubHuggingfacemLong-T5-large-sumstewtitle生成transformers多语言开源项目摘要生成模型
这款多语言抽象概述模型支持处理长达16k输入标记的文档,擅长生成标题和摘要。在sumstew上训练,samsum数据集ROUGE-1得分为29.7108,其文本概述能力优异。可通过transformers库轻松集成,支持基础与高级配置的调用,优化内容生成过程。模型验证完整可靠,适用于多场景下的内容生成和信息提取。
flan-t5-3b-summarizer - 基于FLAN-T5的多领域文本摘要模型
GithubHuggingfaceflan-t5-xl多任务学习开源项目摘要生成文本总结模型自然语言处理
该项目基于Google FLAN-T5-XL模型,通过多个摘要数据集微调,开发了一个通用文本摘要工具。模型支持新闻、对话、科学论文等多种文本类型,用户可通过指令提示控制摘要风格。项目提供了使用示例和代码,并详细介绍了训练过程、硬件需求和超参数设置,为研究和开发人员提供了参考。该模型在学术和通用场景下均可应用,具有较强的适应性和灵活性。
text_summarization - 基于T5 Small的文本摘要模型
GithubHugging FaceHuggingfaceT5开源项目文本摘要机器学习模型自然语言处理
该项目是基于T5 Small模型的文本摘要工具,经过针对性微调后能生成简洁连贯的摘要。模型采用优化的超参数设置,适用于文档摘要和内容浓缩等场景。通过简单的Python代码即可调用,为NLP应用提供了便捷的文本摘要功能。模型使用批量大小为8,学习率为2e-5的超参数进行微调,在评估中实现了0.95的Rouge F1分数。它可以处理长文本输入,生成30到1000字之间的摘要。该工具为研究人员和开发者提供了一个易用的文本摘要解决方案。
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