Pegasus Cnn Dailymail

🚀 Pegasus模型

Pegasus是用於文本摘要任務的模型。它可以基於Transformer架構對文本進行抽象式摘要生成。本項目提供了模型的相關文檔鏈接、原代碼鏈接等信息，同時還介紹了一種混合隨機檢查點模型的訓練情況和效果。

🚀 快速開始

• 查看文檔：點擊此處
• 原始TF 1代碼：點擊此處

✨ 主要特性

• 作者信息：Jingqing Zhang、Yao Zhao、Mohammad Saleh和Peter J. Liu於2019年12月18日發佈。
• 維護者：@sshleifer
• 任務類型：文本摘要

📚 詳細文檔

混合隨機檢查點

我們在C4和HugeNews兩個數據集上，以採樣的間隔句比例訓練了一個Pegasus模型，並隨機採樣重要句子。更新後的結果如下表所示：

混合隨機模型的變化

• 在C4和HugeNews兩個數據集上進行訓練（數據集混合按示例數量加權）。
• 訓練步數從500k增加到1500k（我們觀察到預訓練困惑度的收斂速度較慢）。
• 模型在15%到45%之間均勻採樣間隔句比例。
• 使用20%的均勻噪聲對重要性得分進行採樣以選取重要句子。
• 更新了SentencePiece分詞器，使其能夠對換行符進行編碼。

注意事項

(*) 由於分詞和數據的變化，wikihow和big_patent數據集的數值不可比：

• wikihow數據集包含換行符，這對段落分割很有用，但C4和HugeNews模型的SentencePiece分詞器無法對換行符進行編碼，從而丟失了這一信息。
• 我們更新了BigPatent數據集以保留大小寫，同時也更改了一些格式清理操作，請參考TFDS中的更改。

引用

@misc{zhang2019pegasus,
    title={PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization},
    author={Jingqing Zhang and Yao Zhao and Mohammad Saleh and Peter J. Liu},
    year={2019},
    eprint={1912.08777},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}