基于GOOGLE T5中文生成式模型的摘要生成/指代消解，支持batch批量生成，多进程

如果你想了解自己是否需要本Git，请看如下几点介绍（重点）：

1. 模型可部署在CPU/GPU，均测试可用
2. 基于谷歌t5的中文生成式预训练模型
3. 集成了中文摘要生成、指代消解等生成任务语料，开箱即用
4. 基于PyTorch
5. 支持多张显卡DataParallel
6. 支持batch批量推理/生成
7. 支持多进程，推理/生成提速

本 Git 如何运行：

1. 所需Python库

   • transformers==4.15.0
   • tokeniziers==0.10.3
   • torch==1.7.0或1.8.0或1.8.1均可
   • jieba
   • rouge
   • tqdm
   • pandas

2. 下载t5-pegasus模型放在 t5_pegasus_pretain目录下，目录下三个文件：

   • pytorch_model.bin
   • config.json
   • vocab.txt

   预训练模型下载地址（追一科技开源的t5-pegasus的pytorch版本，分享自renmada）：

   • Base版本：
     • 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1JIjEEyX-dgmqpQdL7aNbAw 提取码：fd7k
     • Google Drive：https://drive.google.com/file/d/18Y5LVghAGbz7ys0noii1eM1yDtFmW490/view?usp=sharing
   • Small版本：
     • 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1Kc6xFqJZoVxKLBGx924zgQ 提取码：hvq9
     • Google Drive：https://drive.google.com/file/d/1fCL7f_f8I6YuezoYQ3EvT9h-S1WngKZo/view?usp=sharing

   解压后，按上面说的放在对应目录下，文件名称确认无误即可。

3. 命令行执行

   • 训练finetune

     python train_with_finetune.py

   • 预测generate

     python predict_with_generate.py

   • 预测generate(多进程，仅支持Linux系统，Windows系统不可用)

     python predict_with_generate.py --use_multiprocess

语料介绍：

t5-pegasus模型的细节，以便了解它为什么能在摘要任务中有效:

实验结果：

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