0 前言 本文内容主要:介绍Pointer-Generator-Network在文本摘要任务中的背景,模型架构与原理.在中英文数据集上实战效果与评估,最后得出结论.参考的<Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks>以及多篇博客均在文末给出连接,文中使用数据集已上传百度网盘,代码已传至GitHub,读者可以在文中找到相应连接,实际操作过程中确实遇到很多坑,并未在文中一一指明,有兴趣的读者可以留言一起交流.由于水
github下载链接:https://github.com/Maluuba/nlg-eval 将下载的文件放到工程目录,而后使用如下代码计算结果 具体的写作格式如下: from nlgeval import NLGEval nlgeval=NLGEval() #对应的模型生成的句子有三句话,每句话的的标准有两句话 hyp=['this is the model generated sentence1 which seems good enough','this is sentence2 whic
C++学习准则 1.把C++当成一门新的语言学习(和C没啥关系!真的): 2.看<Thinking In C++>,不要看<C++变成死相>(C++编程思想,翻译的非常差): 3.看<The C++ Programming Language>(这本东西有影印板的)和<Inside The C++ Object Model> ,不要因为他们很难而 我们自己是初学者所以就不看: 4.不要被VC.BCB.BC.MC.TC等词汇所迷惑——他们都是集成开发环境,而我