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1. 环境设置
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1. 环境设置
本项目可以沿用前两个项目的相关环境设置。首先登陆昇思大模型平台并进入对应的开发环境 https://xihe.mindspore.cn/my/clouddev 接着启动Ascend环境然后点击“查看Jupyter”这样就可以进入我们的开发环境。 为了帮助大家熟悉环境我们每次都会重申这个步骤。熟练掌握环境的启动方法对于后续的学习非常有帮助。
2. 介绍GPT2模型
GPT2Generative Pretrained Transformer 2是由OpenAI开发的语言模型它通过大规模无监督预训练和微调Fine-tuning在多个自然语言处理任务中取得了显著的效果。GPT2模型主要采用自回归的Transformer架构可以生成连贯的文本适用于文本摘要、文本生成等任务。
在本次实验中我们将使用GPT2模型来进行文本摘要任务。
3. 数据集加载与处理
1. 数据集加载
本次实验使用的nlpcc2017摘要数据集该数据集包含新闻正文及其对应的摘要总共有50000个样本。数据集包含了丰富的新闻内容可以为模型提供足够的训练数据。 2. 数据预处理
原始数据的格式如下
article: [CLS] article_context [SEP]
summary: [CLS] summary_context [SEP]为了方便模型处理我们对数据进行了预处理将其转换为以下格式
[CLS] article_context [SEP] summary_context [SEP]通过这种格式模型可以同时读取文章和摘要内容从而生成摘要。数据预处理的核心是将文本进行tokenization并且确保每个样本都能通过统一格式输入到模型中。 4. 模型构建
1. 构建GPT2ForSummarization模型
在这个实验中我们基于GPT2构建了用于文本摘要的模型——GPT2ForSummarization。在训练过程中需要特别注意shift right的操作即生成摘要时模型的目标是预测下一个词并且在训练时输入序列的目标会与输出序列的目标错开一个位置。
这一操作是生成任务中的关键能够帮助模型有效地学习如何生成符合上下文的摘要。 2. 模型训练与评估
训练过程中模型的效果逐步提高虽然训练时间相对较长但最后的训练效果相当不错。随着训练的进行模型能够较好地理解新闻文章与其摘要之间的关系生成准确且简洁的摘要内容。
训练时需要使用适当的评估指标如ROUGE分数来衡量模型生成摘要的质量。ROUGE分数是文本摘要任务中常用的评估指标能够有效评估生成摘要与参考摘要之间的重叠度。
5. 总结
通过本项目我们使用了MindSpore平台中的GPT2模型来完成文本摘要任务。该项目的成功实施展示了GPT2在文本摘要领域的强大能力同时也展示了如何在MindSpore平台上快速构建和训练自然语言处理模型。
整个实验过程中我们重点讲解了数据预处理、模型构建以及训练过程中的关键操作如shift right。虽然训练时间较长但模型的效果证明了该方法在文本摘要中的有效性。 本项目通过在MindSpore平台上实现GPT2模型的训练和应用完成了新闻文章的自动摘要生成为自然语言处理任务提供了一个实际且有效的解决方案。
