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自動文摘：提取基於什麼是基於自動摘要提取算法

？搜索了很多，無法找到與之相關的任何內容。我想要實現的蟒蛇

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ROUGE-SU度量，含義和式

從維基百科胭脂-SU度量的定義如下： ROUGE-SU：跳過-兩字組加上基於單字組-共現統計信息。我的問題是下面這個指標的精確公式是什麼，ROUGE-SU指標背後的直覺是什麼？預先感謝您。

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如何解釋文本模型的損失曲線？

我一直在600k條+摘要訓練語料庫上訓練文本seq2seq w /注意模型，用於抽象概括。這可以視爲收斂嗎？如果是這樣，在不到5K步驟後會聚合嗎？注意事項：我已經對20萬個 5K步驟的詞彙尺寸爲4的批量式訓練（直到大約收斂），意味着在大多數20K不同的樣品進行觀察。這只是整個訓練語料庫的一小部分。或者我實際上沒有在茶葉裏看到我的狗的臉，是預期的邊際負坡？

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使用NLP或機器學習來提取關鍵字把句子

我是新來的ML/NLP領域，所以我的問題是，什麼樣的技術是最合適的，以實現以下目標：我們有一個簡短的句子 - 「去哪裏吃晚飯？」或「你最喜歡的酒吧是什麼？」或者「你最喜歡的便宜酒吧是什麼？」是否有這將使我訓練它提供以下數據集的技術：「去哪裏吃飯？」 - >晚餐「你最喜歡的酒吧是什麼？」 - >酒吧「你最喜歡的便宜餐廳是什麼？」 - >廉價，餐廳這樣下一次我們有一個類似的問題關於一個未知

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大致的比例中的R保留總和（1 = 100％）

我在我已按子類別countsperc（子類別名未示出）計算的計數數目爲每個類別（id）一個大表，那麼總（id）列sumofcounts，以及子類別比例總數（counsperc/sumofcounts）apppropor（大約比例），需要近似（3位十進制）。問題是，類別（id）的近似比例之和必須是1.000而不是0.999等。 - 列apppropor的項目，以獲得1.000作爲總和。例如

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使用Python的基於模板的文本摘要

我想從會議摘要中提取關鍵摘要，例如項目名稱，面臨的挑戰，截止日期，解決方案。我有一個所有這些外賣的模板。因此，在會議後，我需要我的模型來提取與這些外賣相關的文本。請給我一些關於這個問題的指針，我也有使用python的語言約束。謝謝

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安裝pyrouge在ubuntu中得到錯誤

我想在Ubuntu中安裝pyrouge以進行文本摘要評估。我使用this中的說明。首先我寫了pip install pyrouge然後我必須寫這個命令：pyrouge_set_rouge_path /absolute/path/to/ROUGE-1.5.5/directory。在我的系統上寫道： pyrouge_set_rouge_path /home/afsharizadeh/anacond

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Python3：用自己的文字寫文章

我想從新聞文章中提取摘要。以下是我試過至今： >>> from newspaper import Article >>> url = 'http://abcnews.go.com/International/wireStory/north-korea-ready-deploy-mass-produce-missile-47552675' >>> article = Article(url)

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使用語義相似度的文本摘要

我目前正在研究NLP項目，文本摘要，是否可以通過檢查相似性beetwen句子來總結文本？如果可能的話，如何？或者爲什麼不呢？感謝

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R：你如何總結Data.Tree中葉子和節點的數據？

我正在使用data.tree結構來彙總文件夾中的各種信息。在每個文件夾中，我有許多文件（值），而我需要爲每個文件夾執行的操作是彙總文件夾+所有子文件夾包含的文件數量。示例數據： library(data.tree) data <- data.frame(pathString = c("MainFolder", "MainFolder/Folder1",