本项目在英文生成式摘要开源项目Text-Summarizer-Pytorch基础上（指针生成网络），结合jieba分词，在数据集LCSTS上跑通一遍训练流程，中间自然踩过了很多坑，完整代码在这里开源出来供大家参考。
这里包括下载已经训练好的模型，部署服务，也包括借鉴代码完整跑一边训练流程，做为baseline使用。
效果
测试集指标：
| 指标 | 验证集 | 测试集 |
|---|---|---|
| ROUGE-1 | 0.3553 | 0.3396 |
| ROUGE-2 | 0.1843 | 0.1668 |
| ROUGE-L | 0.3481 | 0.3320 |
该模型没有经过细致优化，只是完整跑了一遍流程，仅供参考。
case请移步readme最下方
搭建服务
- 已训练好模型：
链接: https://pan.baidu.com/s/1NKMIAsaE8H7GiCpP7Jovig 提取码: d7pr - 对应字典：
链接: https://pan.baidu.com/s/1A3vzYYYenu7vfNQgRX9NHA 提取码: 8ti6
把下载的两份文件放在根目录下。
- 部署：
sudo docker-compose up - 测试：
curl -H "Accept: application/json" -H "Content-type: application/json" -X POST -d '{"text":"e公司讯，龙力退（002604）7月14日晚间公告，公司股票已被深交所决定终止上市，并在退市整理期交易30个交易日，最后交易日为7月14日，将在2020年7月15日被摘牌。公司股票终止上市后，将进 入股转系统进行股份转让。"' http://localhost:5000/abstract
训练模型
下载PreLCSTS数据集
链接: https://pan.baidu.com/s/12fTxxMhRcSHCSv_EcFXyHQ 密码: 39gn
- 下载好的文件夹放在根目录下
- 预处理数据
pip install requirements.txt python make_data_files.py - 开始训练
sh train.sh - 评测验证集
sh eval.sh - 选出效果最好的模型,改shell脚本，进行再训练
sh train_lr.sh - 选出效果最好的模型，改shell脚本，进行测试
sh test.sh
训练中间过程
训练时损失函数降低
2020-07-04 12:58:38,434 - data_util.log - INFO - Bucket queue size: 0, Input queue size: 0
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...
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2020-07-06 09:30:29,142 - data_util.log - INFO - iter:207300 mle_loss:2.662 reward:0.0000第一步验证集验证（0200000.tar模型最佳）
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2020-07-13 14:16:28,230 - data_util.log - INFO - 0190000.tar rouge_1:0.3313 rouge_2:0.1610 rouge_l:0.3288
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2020-07-13 14:16:35,013 - data_util.log - INFO - 0195000.tar rouge_1:0.3418 rouge_2:0.1818 rouge_l:0.3397
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2020-07-13 14:16:41,848 - data_util.log - INFO - 0200000.tar rouge_1:0.3553 rouge_2:0.1843 rouge_l:0.3481
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2020-07-13 14:31:36,368 - data_util.log - INFO - Bucket queue size: 1000, Input queue size: 10000
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2020-07-13 14:33:36,487 - data_util.log - INFO - Bucket queue size: 1000, Input queue size: 10000
2020-07-13 14:33:46,385 - data_util.log - INFO - iter:200300 mle_loss:2.339 reward:0.3113
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article:文本；ref：参考摘要；dec：模型摘要
article: 用于 众筹 的 是 一套 100 平方米 市场价 约 为 90 万 的 三室 住房 只要 投资 1000 元 以上 就 可以 成为 投资者 筹到 54 万元 总额 截止 相当于 总价 的 6 折 成交 金额 超出 54 万 的 部分 将 作为 投资收益 分给 未能 拍 得 房屋 的 其他人
ref: 万科 推出 首个 房产 众筹 预期 年化 收益率 不 低于 40%
dec: 万科 推出 首个 房产 众筹 平台
article: 扩大内需 的 难点 和 重点 在 消费 潜力 也 在 消费 扩大 居民消费 要 在 提高 消费 能力 稳定 消费 预期 增强 消费 意愿 改善 消费 环境 上 下功夫 对此 代表 委员 纷纷表示 应该 健全 医疗 养老 等 保障体系 让 消费者 愿意 消费 并且 敢于 消费 人民日报
ref: 代表 委员 热议 扩 内需 让 百姓 有钱 花敢 花钱
dec: 让 消费者 有钱 敢于 消费
article: 百盛 青岛 啤酒 城 项目 金狮 广场 已现 雏形 外墙 醒目 的 大字 预示 着 这里 将来 的 商业 繁荣 百盛 14 亿 收购 青岛 购物中心 相关 消息 称 百盛 未来 新开 门店 将 以店 中店 和 购物中心 为主 不再 开设 单体 百货 外资 第一 百货 品牌 百盛 也 开始 走 自我 转型 的 道路
ref: 青岛 百盛 14 亿 收购 青岛 购物中心
dec: 青岛 啤酒 城 项目 更名 青岛 购物中心
article: 正 快速 老龄化 的 中国 将 拥有 世界 上 最大 的 老龄 产业 市场 到 2050 年 中国 老年人 口 的 消费 潜力 将 增长 到 106 万亿元 左右 GDP 占 比 将 增长 到 33% 老龄 金融业 和 老龄 房地产业 将 是 增长 的 两大 亮点 今天上午 全国 老龄 工作 办 发布 了 最新 的 中国 老龄 产业 发展 报告
ref: 老龄 产业 亟待 深耕 的 市场
dec: 中国 老龄 产业 发展 报告
article: 游戏 数据分析 中 我们 发现 某项 物品 最近 销售 数据 在 下滑 我们 可能 就 会 下结论 这个 物品 受欢迎 程度 在 下降 但 这个 结论 是 不 准确 的 必须 结合 着 其他 的 数据 一块 看 例如 DAU 如果 DAU 在 下降 那么 该 物品 的 销售 随之 下降 是 正常 的
ref: 几个 很 有 启发性 的 关于 数据 会 说谎 的 真实 例子
dec: 游戏 中 的 销售 数据 在 哪里
article: 在 国外 餐饮 O2O 领域 的 投融资 事件 也 很多 一 Google 收购 软件 公司 Appetas 对抗 Yelp 留下 员工 关闭 网站 二 TripAdvisor 掀起 收购 浪潮 最近 一次 收购 餐饮 预订 网站 LaFourchette 三 Concur 投资 Lastminute 餐厅 预订 网站 Table8 @ 李小双 亿欧网
ref: 国外 巨头 在 餐饮 O2O 领域 的 投融资 事件
dec: 国外 餐饮 O2O 领域 的 投融资 事件
article: 国务院 大部 制 机构 改革方案 10 日 公布 铁道部 并入 交通部 政企分开 建 铁路 总公司 被 媒体 称为 末任 铁道部 部长 的 盛 光祖 表示 铁道部 虽然 将 被 撤销 但 铁路职工 不 存在 安置 问题 也 不会 裁员 铁路 票价 一直 偏低 今后 要 按照 市场规律 按照 企业化 经营 的 模式 来定 票价
ref: 别 了 64 岁 的 铁道部
dec: 别 了 糊涂账
article: 新浪 微博 已有 三岁 俗话说 三岁 看 老 但 从 发展 轨迹 来看 其 未来 并 不 乐观 活跃 用户 少 僵尸 粉 泛滥 内容 趋向 同质化 这些 问题 都 是 源于 新浪 微博 的 媒体 本质 不能 有效 地 加强 普通用户 之间 的 互动 不是 成功 就是 死去 未来 到底 会 怎样 呢
ref: 处于 疯狂 边缘 的 野兽 新浪 微博 繁华 下 的 危机
dec: 专栏 新浪 微博 的 未来
article: 继 寒假 兼职 飞机票 购 退款 热门 综艺 类节目 中奖 等 电话 诈骗 后 喂 我 是 你 领导 骗局 最近 疯狂 来袭 骗子 在 温州 龙湾 转悠 害 得 不少 人 被 骗钱 市民 接到 此类 诈骗 电话 时要 谨慎 与 当事人 当面 核实 以免 上当受骗
ref: 我 是 你 领导 骗局 很 疯狂
dec: 我 是 你 领导 极具 诈骗 电话
article: 记者 采访 获悉 阿里 集团 电商 资产 将 于 年内 上市 这 将 是 陆兆禧 出任 阿里 集团 CEO 所 面临 的 的 首要任务 届时 阿里巴巴 将 可能 成为 全球 第三 大 市值 公司 估值 为 腾讯 与 百度 市值 之 和 陆兆禧 2011 年 出任 阿里 B2BCEO 时 曾 成功 完成 香港 退市 的 任务
ref: 陆兆禧 首务 阿里 电商 资产 年内 上市
dec: 阿里 集团 电商 资产 年内 上市
article: 河南 出入境 检验 检疫局 12 日 对外 通报 称 该局 从 来自 日本 的 邮包 中 截获 日本产 注射用 人体 胎盘 提取液 750 支 邮包 上 收件人 为 某 整形医院 人体 胎盘 提取液 属 生物制品 有 传播 艾滋病 乙肝 丙肝 等 传染病 的 可能 我国 明令禁止 邮寄 进境
ref: 河南 截获 日本 违禁 人体 胎盘 提取液 有 染艾滋 风险
dec: 河南 查获 首 起 人体 胎盘 提取液
