目前为止整个行业的解决方案基本如本项目所举，学习算法准确率偏低（43%左右），需要针对特定语料进行特征工程学习才能达到工程落地，因此，因工作时间原因暂未改进成TensorFlow最新版本、pytorch等，有余力的开发者可一起协作修改。
本项目部分策略目前已在工作中使用，后期本人会再次重构可能性很大。
基于tensorflow实现的Seq2Seq-attention模型, 来解决中文新闻标题自动生成的任务。
方法一基于策略权重进行定制 方法二基于KL、TEXTRANK、LSA等算法的策略
1148270327/TextSummary
textsum基于tensorflow实现的Seq2Seq-attention模型以及其他策略算法, 来解决摘要生成、主旨提取等（Text Summary）的任务。部分代码是在其他作者代码的基础上修改而来，后期将全部整理重构。
Python