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探索BookSum数据集带来的长文档摘要新挑战

本项目通过BookSum数据集应对长篇叙述的摘要挑战。该数据集包含来自文学领域的小说、戏剧和故事,提供段落、章节和书籍级别的人工摘要。其独特的结构与内容对摘要系统提出了处理长文档及复杂因果和时间关系的挑战。项目组还基于该数据集训练并评估了不同类型的基线模型。

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。
Summarist.ai - 快速生成精准图书摘要的智能工具
AI工具AI生成摘要免费内容服务图书总结在线学习工具自助阅读
Summarist.ai是一个智能图书摘要生成网站。输入书名后,系统能在30秒内生成高质量摘要。目前已涵盖商业、历史、科学等多个领域,累计生成超百万份摘要。这一工具帮助读者快速把握核心内容,提高学习效率。
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。
led-base-16384 - 基于Longformer的长文档处理变换器
GithubHuggingfaceTransformer模型开源项目文本摘要模型自然语言处理长文本处理问答系统
led-base-16384是Allenai开发的一款长文档处理模型,基于Longformer架构构建。通过16倍扩展bart-base的位置编码矩阵,该模型能够处理长达16K的文本序列。模型主要应用于长文本摘要生成和问答系统,并提供了完整的微调教程。这一开源项目为长文本处理领域提供了实用的解决方案。
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。
bart-large-cnn-samsum - BART模型在SageMaker上优化的对话摘要解决方案
Amazon SageMakerBARTGithubHuggingface对话摘要开源项目模型模型训练自然语言处理
bart-large-cnn-samsum是一个基于BART架构的对话摘要模型,通过Amazon SageMaker和Hugging Face深度学习容器训练而成。该模型在SAMSum数据集上进行微调,专注于生成高质量的对话摘要。在ROUGE评分方面表现优异,为开发者提供了强大的对话摘要工具。模型可通过简洁的Python代码轻松集成,适用于需要快速、准确提取对话要点的应用场景。
BookLed - 智能纸质书与生成式AI技术的创新结合
AI 讲故事AI工具BookLedOpenAI APIPython电子书
BookLed是一款融合传统硬皮书和电子硬件的创新产品,专为Python编程和生成式AI探索设计。它通过页面识别传感器检测阅读进度,并结合OpenAI API提供丰富的AI storytelling体验。用户可将插图转为中文解说或将故事改编成说唱歌曲。作为开源产品,BookLed为AI内容创作和教育提供独特平台,展现传统媒体与现代技术的结合。
transformer-abstractive-summarization - Transformer模型实现的抽象文本摘要项目
GithubTransformer开源项目文本摘要注意力机制深度学习自然语言处理
transformer-abstractive-summarization是一个开源项目,利用Transformer模型实现抽象文本摘要。项目基于'Attention is all you need'论文提出的Transformer模型,使用Inshorts数据集训练。项目提供博客教程,详细介绍Transformer原理及其在文本摘要中的应用。该技术能生成高质量摘要,适用于新闻和文档处理等领域。项目采用Apache License 2.0许可证。
llm-ebook-summary - 基于Python的长文本条列笔记自动生成工具
GithubLLMMistral-7b-Inst-0.2-Bulleted-Notes_GGUFPython书籍总结开源项目自动化提取
此项目利用Python和Mistral-7b-Inst-0.2-Bulleted-Notes_GGUF模型,生成条列笔记以高效总结书籍和长文本,特别适用于epub和pdf格式。它可以自动提取章节,将长文本分割成较小的部分,以便快速生成Markdown格式的笔记。此外,用户可以对文档提出各种查询问题,以便简化信息筛选和分析。这一工具的灵感源于作者对高效整理和分享心理学理论和实践的需求,帮助用户迅速获取和传递知识。
ollama-ebook-summary - 基于Python的电子书摘要生成工具
GithubMistralOllama书籍摘要分段处理开源项目自动化提取
ollama-ebook-summary是一个基于Python的开源项目,用于生成电子书和长文本的要点摘要。该工具可自动提取章节,将内容分割成小块,并利用大语言模型生成摘要。支持epub和pdf格式,兼容Ollama和Hugging Face模型。除生成摘要外,还能针对文本特定部分回答问题,适用于快速浏览大量研究论文或书籍。
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