改写项目

基于unilm模型以及t5的生成式任务，使用keras框架，数据处理脚本在data_do文件夹下
训练数据 train_yy.txt

训练

训练 t5：     python task_seq2seq_t5.py
训练 simbert: python simbert_train.py

预测

simbert: python predict_sim.py
t5: python predict_t5.py

API serve

请求句子uuid服务启动方式：bash run_app_nohub_t5.sh
根据uuid查找改写结果服务启动方式：bash run_app_nohub_search_redis.sh

请求响应示例

请求句子uuid： https://console-docs.apipost.cn/preview/e3717e390cbdb50e/f4479038c8015f34
请求改写结果： https://console-docs.apipost.cn/preview/6b9de12817e8ef08/b158334d2c9534d2

从yy数据生成训练数据

python data_do/处理yy数据原始数据.py
python data_do/进一步处理降重数据.py
python data_do/yy训练数据处理.py
python 筛选训练数据strsim.py
python 合并数据.py

测试11篇数据

测试数据是否有bug

python 测试10000篇数据.py

1.0 KiB Raw Blame History

改写项目

训练

预测

API serve

请求响应示例

从yy数据生成训练数据

测试11篇数据

测试数据是否有bug

1.0 KiB

Raw Blame History