使用说明 大部分超参数可以在 hyper_parameters.py 文件中进行设置。 训练 设置完参数之后，运行 train.py 文件。 简单测试效果 运行 summarize.py 文件，按照提示输入原文，可根据训练结果调整测试时加载的模型轮次。

多种调度模式下光储电站经济最优储能容量配置研究,多种调度模式下光储电站经济最优储能容量配置研究,多种调度模式下的光储电站经济性最优储能容量配置分析 摘要：代码主要做的是一个光储电站经济最优储能容量配置的问题，对光储电站中储能的容量进行优化，以实现经济效益的最大化。 光储电站的调度模式选为联络线调整模式，目标函数中考虑了储能运行损耗费用，电收益、考核成本等，约束则主要是储能的运行约束，实现效果良好，具体看图。 代码非常精品，注释保姆级 ,关键词：光储电站；经济最优；储能容量配置；联络线调整模式；运行损耗费用；售电收益；考核成本；运行约束。,光储电站调度优化：经济性最优储能容量配置策略分析

国密算法计算工具，实现了SM2非对称加解密、签名验签；SM4对称加解密、SM3摘要算法，随机数获取、数据格式转换等功能。

- 数据准备:构建文档-摘要数据集,预处理文本,BERT词化。 - 模型构建:Encoder用BERT获取语义特征,Decoder用Seq2Seq生成摘要。 - 模型训练:fine-tune BERT+seq2seq模型,调优超参数。 - 摘要推断:加载预训练模型,输入文档生成固定长度摘要。 - 模型部署:封装为REST API,docker化部署。 - 效果评估:ROUGE评分,人工评分,错误分析。 - 通过BERT的表示学习,可以开发出色的文档摘要系统。 在自然语言处理领域，文档摘要是一项重要任务，旨在提取原文的主要信息并生成简短的概括。本指南将详细讲解如何利用BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）进行文档摘要模型的开发，涵盖从数据准备、模型构建、模型训练、摘要推断到模型部署和效果评估的全过程。 数据准备是构建模型的基础。你需要收集大规模的文档-摘要平行语料库，例如新闻文章及其摘要。数据预处理包括清洗、去除无效样本和检查摘要质量。对于长序列的文档，可以进行截断或抽取关键句。数据集可以分为提取式或抽象式，前者直接从原文中选择句子生成摘要，后者则根据原文内容生成新的文本。在Python中，可以使用`nltk`库进行分词，`transformers`库的`BertTokenizer`进行BERT的词化。 模型构建阶段，我们将采用预训练的BERT模型作为Encoder，以捕获文本的深层语义特征。Decoder部分通常是一个基于Transformer的Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型，负责生成摘要。损失函数可以选择交叉熵或与ROUGE-L相关的指标，以评估生成摘要的质量。除了BERT，还可以选择其他预训练模型，如RoBERTa或ALBERT，而Decoder可以使用LSTM或Transformer架构。在实际操作中，可以先构建抽取式模型，再通过迁移学习过渡到抽象式模型。 模型训练阶段，我们需要fine-tune BERT+Seq2Seq模型，调整超参数，如学习率、批次大小和训练轮数。通过在训练集上迭代优化模型，使其适应摘要任务。 摘要推断时，加载预训练模型，输入待摘要的文档，模型会生成固定长度的摘要。这个过程可以通过模型的预测函数实现。 模型部署时，可以将模型封装为REST API，方便其他应用程序调用。为了提高部署的灵活性和可移植性，通常会将模型Docker化，使其能在任何支持Docker的环境中运行。 模型的效果评估至关重要。ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）评分是一种常用的自动评估标准，它比较生成的摘要与参考摘要的重叠度。同时，人工评分和错误分析也能提供有价值的反馈，帮助改进模型性能。 通过BERT的表示学习，我们可以构建出强大的文档摘要系统，其能够理解文本的上下文信息，生成准确且精炼的摘要。在整个过程中，数据的质量、模型的选择和参数调优都将直接影响最终的摘要效果。不断优化和迭代，才能进一步提升模型的摘要生成能力。

C语言实现SHA-224/SHA-256/SHA-384/SHA-512摘要算法。编译环境：VS2010。请参考我的博客： SHA-224：https://blog.csdn.net/u013073067/article/details/86605223 SHA-256:https://blog.csdn.net/u013073067/article/details/86600777 SHA-384：https://blog.csdn.net/u013073067/article/details/86613045 SHA-512：https://blog.csdn.net/u013073067

知网 * 通过发送解析包形式抓取数据，相比于使用selenium等方式性能稍高一些。 * 可使用知网高级检索功能进行搜索，更高效检索文献。 * 可根据网络及知网反爬虫情况选择性开启详细信息抓取及下载caj文献功能。 * 利用excel表格快速查看所需文献摘要等信息，可根据excel提供下载链接选择性下载，防止下载过快导致知网反爬。 # 使用方法 ## 安装依赖 >在验证码处理部分使用了`tesserocr`，不过验证效果目前不是很好，所以默认开启手动识别验证码。 > >如果本地没有安装`tesseract`，可以先安装这个，再执行`pip install tesserocr`。或者将`CrackVerifyCode.py`文件第15、63、64行注释后再执行安装命令。 ```shell pip install -r requirements.txt ```

本项目使用 GPT2-Chinese 的模型将wiki中文的数据导入模型训练了通用模型。 将GPT2-chitchat的对话任务稍作修改来适用于中文摘要任务。 将通用模型的权重应用在摘要问题上进行进一步训练的。 GPT2-Chinese 参考：https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese GPT2-chitchat参考：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat 项目工作流程详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/113869509 本项目为GPT2-chitchat稍作修改的内容，在此也感谢大佬的分享。 由于NLPCC的摘要数据为新闻语料，涉及话题和内容较多，应用在垂直领域下效果会好一些。

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NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。

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