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    ?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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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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    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",