#PEGASUS

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_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。

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。