GUORUIWANG/tagger_rewriter

对话改写介绍文章

抽取式多轮对话改写

模型结构

Pytorch 版本运行方式

cd src
python3 pt/rewrite_tagger.py

Pytorch 环境

预训练语言模型rb3,可以在 https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm 下载。或者修改成你自己的预训练模型
rouge==1.0.0
tokenizers==0.9.3
torch==1.7.1+cu101
torchaudio==0.7.2
torchvision==0.8.2+cu101
tqdm==4.56.0
transformers==3.5.1
pandas==1.1.5
注意 pytorch 根据自己的cuda版本选择安装。

Tensorflow 版本运行方式

cd src
python3 tf/rewrite_tagger.py

Tensorflow 环境

例子中采用 albert_small_zh_google

预训练语言模型albert_small_zh_google,可以在 https://github.com/brightmart/albert_zh 下载。或者修改成你自己的预训练模型
rouge==1.0.0
tokenizers==0.9.3
torch==1.7.1+cu101
torchaudio==0.7.2
torchvision==0.8.2+cu101
tqdm==4.56.0
transformers==3.5.1
pandas==1.1.5

结果

• 1 epoch
• {'rouge-1': {'f': 0.89, 'p': 0.94, 'r': 0.87}, 'rouge-2': {'f': 0.7824, 'p': 0.821, 'r': 0.7667}, 'rouge-l': {'f': 0.848, 'p': 0.890, 'r': 0.828}, 'em': 0.5}

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