端到端的长本文摘要模型（法研杯2020司法摘要赛道）。整理中。

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我们将我们的模型称为SPACES，它正好是科学空间的域名之一（https://spaces.ac.cn），具体含义如下：

• S：Sparse Softmax；
• P：Pretraiend Language Model；
• A：Abstractive；
• C：Copy Mechanism；
• E：Extractive；
• S：Special Words。

顾名思义，这是一个以词为单位的、包含预训练和Copy机制的“抽取-生成”式摘要模型，里边包含了一些我们对文本生成技术的最新研究成果。

实验环境：tensorflow 1.14 + keras 2.3.1 + bert4keras 0.9.8

首先请在snippets.py中修改相关路径配置，然后再执行下述代码。

训练代码：

#! /bin/bash

python extract_convert.py
python extract_vectorize.py

for ((i=0; i<15; i++));
    do
        python extract_model.py $i
    done

python seq2seq_words.py
python seq2seq_convert.py
python seq2seq_model.py

预测代码

from final import *
summary = predict(text, topk=3)
print(summary)

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