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Repository: 425776024/bertsum-chinese
Branch: master
Commit: 7e44258b93ea
Files: 77
Total size: 61.9 MB
Directory structure:
gitextract_oy6ipegf/
├── .gitignore
├── .idea/
│ ├── .gitignore
│ ├── bertsum-chinese.iml
│ ├── inspectionProfiles/
│ │ ├── Project_Default.xml
│ │ └── profiles_settings.xml
│ ├── misc.xml
│ ├── modules.xml
│ └── vcs.xml
├── README.md
├── bert-chinese-web/
│ ├── .idea/
│ │ ├── .gitignore
│ │ ├── bert-chinese-web.iml
│ │ ├── inspectionProfiles/
│ │ │ ├── Project_Default.xml
│ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ ├── misc.xml
│ │ └── modules.xml
│ ├── README.md
│ ├── bert-base-chinese/
│ │ ├── config.json
│ │ └── vocab.txt
│ ├── config.py
│ ├── predict.py
│ ├── src/
│ │ ├── models/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── encoder.py
│ │ │ ├── model_builder_LAI.py
│ │ │ ├── neural.py
│ │ │ ├── optimizers.py
│ │ │ └── rnn.py
│ │ ├── others/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── utils.py
│ │ └── prepro/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── data_builder.py
│ ├── templates/
│ │ └── index.html
│ └── web_main.py
├── bert-sum-dataprocess/
│ ├── .idea/
│ │ ├── .gitignore
│ │ ├── bert-sum-dataprocess.iml
│ │ ├── inspectionProfiles/
│ │ │ ├── Project_Default.xml
│ │ │ └── profiles_settings.xml
│ │ ├── misc.xml
│ │ └── modules.xml
│ ├── README.md
│ ├── data/
│ │ └── scope.csv
│ ├── json_data/
│ │ ├── LCSTS.test.0.json
│ │ ├── LCSTS.train.0.json
│ │ └── scope.train.chunk_size_1.0.json
│ ├── main.py
│ └── src/
│ ├── __init__.py
│ └── utils.py
└── bertsum-chinese/
├── .idea/
│ ├── .gitignore
│ ├── bertsum-chinese.iml
│ ├── inspectionProfiles/
│ │ ├── Project_Default.xml
│ │ └── profiles_settings.xml
│ ├── misc.xml
│ ├── modules.xml
│ └── vcs.xml
├── LICENSE
├── README.md
├── args_config.py
├── bert_data/
│ └── LCSTS.train.1.bert.pt
├── json_data/
│ └── LCSTS.train.1.json
├── logs/
│ └── bert_classifier
├── preprocess_LAI.py
├── requirements.txt
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── data_loader.py
│ │ ├── encoder.py
│ │ ├── model_builder_LAI.py
│ │ ├── neural.py
│ │ ├── optimizers.py
│ │ ├── rnn.py
│ │ └── trainer.py
│ ├── others/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── logging.py
│ │ ├── statistical.py
│ │ └── utils.py
│ └── prepro/
│ ├── __init__.py
│ └── data_builder_LAI.py
└── train_LAI.py
================================================
FILE CONTENTS
================================================
================================================
FILE: .gitignore
================================================
led / optimized / DLL files
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
# C extensions
*.so
# Distribution / packaging
.Python
build/
develop-eggs/
dist/
downloads/
eggs/
.eggs/
lib/
lib64/
parts/
sdist/
var/
wheels/
pip-wheel-metadata/
share/python-wheels/
*.egg-info/
.installed.cfg
*.egg
MANIFEST
# PyInstaller
# Usually these files are written by a python script from a template
# before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
*.manifest
*.spec
# Installer logs
pip-log.txt
pip-delete-this-directory.txt
# Unit test / coverage reports
htmlcov/
.tox/
.nox/
.coverage
.coverage.*
.cache
nosetests.xml
coverage.xml
*.cover
.hypothesis/
.pytest_cache/
# Translations
*.mo
*.pot
# Django stuff:
*.log
local_settings.py
db.sqlite3
db.sqlite3-journal
# Flask stuff:
instance/
.webassets-cache
# Scrapy stuff:
.scrapy
# Sphinx documentation
docs/_build/
# PyBuilder
target/
# Jupyter Notebook
.ipynb_checkpoints/
*.ipynb
# IPython
profile_default/
ipython_config.py
# pyenv
.python-version
# pipenv
# According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
# However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
# having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
# install all needed dependencies.
#Pipfile.lock
# celery beat schedule file
celerybeat-schedule
# SageMath parsed files
*.sage.py
# Environments
.env
.venv
env/
venv/
ENV/
env.bak/
venv.bak/
# Spyder project settings
.spyderproject
.spyproject
# Rope project settings
.ropeproject
# mkdocs documentation
/site
# mypy
.mypy_cache/
.dmypy.json
dmypy.json
# Pyre type checker
.pyre/
# Mac
.DS_Store
================================================
FILE: .idea/.gitignore
================================================
# Default ignored files
/shelf/
/workspace.xml
================================================
FILE: .idea/bertsum-chinese.iml
================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
<component name="NewModuleRootManager">
<content url="file://$MODULE_DIR$" />
<orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.6 (tf15_pt11)" jdkType="Python SDK" />
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
</component>
<component name="PyDocumentationSettings">
<option name="format" value="PLAIN" />
<option name="myDocStringFormat" value="Plain" />
</component>
</module>
================================================
FILE: .idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml
================================================
<component name="InspectionProjectProfileManager">
<profile version="1.0">
<option name="myName" value="Project Default" />
<inspection_tool class="PyPackageRequirementsInspection" enabled="true" level="WARNING" enabled_by_default="true">
<option name="ignoredPackages">
<value>
<list size="230">
<item index="0" class="java.lang.String" itemvalue="numba" />
<item index="1" class="java.lang.String" itemvalue="greenlet" />
<item index="2" class="java.lang.String" itemvalue="Babel" />
<item index="3" class="java.lang.String" itemvalue="scikit-learn" />
<item index="4" class="java.lang.String" itemvalue="testpath" />
<item index="5" class="java.lang.String" itemvalue="backports.os" />
<item index="6" class="java.lang.String" itemvalue="py" />
<item index="7" class="java.lang.String" itemvalue="patsy" />
<item index="8" class="java.lang.String" itemvalue="ipython-genutils" />
<item index="9" class="java.lang.String" itemvalue="mccabe" />
<item index="10" class="java.lang.String" itemvalue="bleach" />
<item index="11" class="java.lang.String" itemvalue="lxml" />
<item index="12" class="java.lang.String" itemvalue="soupsieve" />
<item index="13" class="java.lang.String" itemvalue="jsonschema" />
<item index="14" class="java.lang.String" itemvalue="xlrd" />
<item index="15" class="java.lang.String" itemvalue="Werkzeug" />
<item index="16" class="java.lang.String" itemvalue="anaconda-project" />
<item index="17" class="java.lang.String" itemvalue="fastcache" />
<item index="18" class="java.lang.String" itemvalue="imageio" />
<item index="19" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-remotedata" />
<item index="20" class="java.lang.String" itemvalue="matplotlib" />
<item index="21" class="java.lang.String" itemvalue="idna" />
<item index="22" class="java.lang.String" itemvalue="Bottleneck" />
<item index="23" class="java.lang.String" itemvalue="networkx" />
<item index="24" class="java.lang.String" itemvalue="pycurl" />
<item index="25" class="java.lang.String" itemvalue="pluggy" />
<item index="26" class="java.lang.String" itemvalue="cffi" />
<item index="27" class="java.lang.String" itemvalue="pep8" />
<item index="28" class="java.lang.String" itemvalue="numpy" />
<item index="29" class="java.lang.String" itemvalue="py4j" />
<item index="30" class="java.lang.String" itemvalue="jdcal" />
<item index="31" class="java.lang.String" itemvalue="alabaster" />
<item index="32" class="java.lang.String" itemvalue="jupyter" />
<item index="33" class="java.lang.String" itemvalue="pyOpenSSL" />
<item index="34" class="java.lang.String" itemvalue="PyWavelets" />
<item index="35" class="java.lang.String" itemvalue="prompt-toolkit" />
<item index="36" class="java.lang.String" itemvalue="QtAwesome" />
<item index="37" class="java.lang.String" itemvalue="glob2" />
<item index="38" class="java.lang.String" itemvalue="Send2Trash" />
<item index="39" class="java.lang.String" itemvalue="imagesize" />
<item index="40" class="java.lang.String" itemvalue="et-xmlfile" />
<item index="41" class="java.lang.String" itemvalue="pathlib2" />
<item index="42" class="java.lang.String" itemvalue="spyder" />
<item index="43" class="java.lang.String" itemvalue="pylint" />
<item index="44" class="java.lang.String" itemvalue="statsmodels" />
<item index="45" class="java.lang.String" itemvalue="isort" />
<item index="46" class="java.lang.String" itemvalue="olefile" />
<item index="47" class="java.lang.String" itemvalue="pytz" />
<item index="48" class="java.lang.String" itemvalue="keyring" />
<item index="49" class="java.lang.String" itemvalue="unicodecsv" />
<item index="50" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-astropy" />
<item index="51" class="java.lang.String" itemvalue="traitlets" />
<item index="52" class="java.lang.String" itemvalue="nltk" />
<item index="53" class="java.lang.String" itemvalue="atomicwrites" />
<item index="54" class="java.lang.String" itemvalue="partd" />
<item index="55" class="java.lang.String" itemvalue="Click" />
<item index="56" class="java.lang.String" itemvalue="pynput" />
<item index="57" class="java.lang.String" itemvalue="docopt" />
<item index="58" class="java.lang.String" itemvalue="filelock" />
<item index="59" class="java.lang.String" itemvalue="numpydoc" />
<item index="60" class="java.lang.String" itemvalue="pyzmq" />
<item index="61" class="java.lang.String" itemvalue="astropy" />
<item index="62" class="java.lang.String" itemvalue="entrypoints" />
<item index="63" class="java.lang.String" itemvalue="anaconda-navigator" />
<item index="64" class="java.lang.String" itemvalue="bkcharts" />
<item index="65" class="java.lang.String" itemvalue="pyparsing" />
<item index="66" class="java.lang.String" itemvalue="wxpy" />
<item index="67" class="java.lang.String" itemvalue="sphinxcontrib-websupport" />
<item index="68" class="java.lang.String" itemvalue="beautifulsoup4" />
<item index="69" class="java.lang.String" itemvalue="path.py" />
<item index="70" class="java.lang.String" itemvalue="clyent" />
<item index="71" class="java.lang.String" itemvalue="navigator-updater" />
<item index="72" class="java.lang.String" itemvalue="libarchive-c" />
<item index="73" class="java.lang.String" itemvalue="cryptography" />
<item index="74" class="java.lang.String" itemvalue="pyobjc-framework-Quartz" />
<item index="75" class="java.lang.String" itemvalue="widgetsnbextension" />
<item index="76" class="java.lang.String" itemvalue="multipledispatch" />
<item index="77" class="java.lang.String" itemvalue="itchat" />
<item index="78" class="java.lang.String" itemvalue="numexpr" />
<item index="79" class="java.lang.String" itemvalue="jupyter-core" />
<item index="80" class="java.lang.String" itemvalue="rope" />
<item index="81" class="java.lang.String" itemvalue="wcwidth" />
<item index="82" class="java.lang.String" itemvalue="llvmlite" />
<item index="83" class="java.lang.String" itemvalue="Jinja2" />
<item index="84" class="java.lang.String" itemvalue="pycrypto" />
<item index="85" class="java.lang.String" itemvalue="conda" />
<item index="86" class="java.lang.String" itemvalue="sortedcollections" />
<item index="87" class="java.lang.String" itemvalue="six" />
<item index="88" class="java.lang.String" itemvalue="pyflakes" />
<item index="89" class="java.lang.String" itemvalue="asn1crypto" />
<item index="90" class="java.lang.String" itemvalue="parso" />
<item index="91" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-doctestplus" />
<item index="92" class="java.lang.String" itemvalue="ipython" />
<item index="93" class="java.lang.String" itemvalue="xlwt" />
<item index="94" class="java.lang.String" itemvalue="packaging" />
<item index="95" class="java.lang.String" itemvalue="lief" />
<item index="96" class="java.lang.String" itemvalue="chardet" />
<item index="97" class="java.lang.String" itemvalue="yarg" />
<item index="98" class="java.lang.String" itemvalue="pyobjc-core" />
<item index="99" class="java.lang.String" itemvalue="PyYAML" />
<item index="100" class="java.lang.String" itemvalue="pickleshare" />
<item index="101" class="java.lang.String" itemvalue="defusedxml" />
<item index="102" class="java.lang.String" itemvalue="pycparser" />
<item index="103" class="java.lang.String" itemvalue="tables" />
<item index="104" class="java.lang.String" itemvalue="Pygments" />
<item index="105" class="java.lang.String" itemvalue="docutils" />
<item index="106" class="java.lang.String" itemvalue="gevent" />
<item index="107" class="java.lang.String" itemvalue="PyQRCode" />
<item index="108" class="java.lang.String" itemvalue="qtconsole" />
<item index="109" class="java.lang.String" itemvalue="terminado" />
<item index="110" class="java.lang.String" itemvalue="distributed" />
<item index="111" class="java.lang.String" itemvalue="jupyter-client" />
<item index="112" class="java.lang.String" itemvalue="pexpect" />
<item index="113" class="java.lang.String" itemvalue="ipykernel" />
<item index="114" class="java.lang.String" itemvalue="nbconvert" />
<item index="115" class="java.lang.String" itemvalue="attrs" />
<item index="116" class="java.lang.String" itemvalue="conda-package-handling" />
<item index="117" class="java.lang.String" itemvalue="psutil" />
<item index="118" class="java.lang.String" itemvalue="jedi" />
<item index="119" class="java.lang.String" itemvalue="cytoolz" />
<item index="120" class="java.lang.String" itemvalue="lightgbm" />
<item index="121" class="java.lang.String" itemvalue="appscript" />
<item index="122" class="java.lang.String" itemvalue="msgpack" />
<item index="123" class="java.lang.String" itemvalue="decorator" />
<item index="124" class="java.lang.String" itemvalue="pyobjc-framework-Cocoa" />
<item index="125" class="java.lang.String" itemvalue="pandocfilters" />
<item index="126" class="java.lang.String" itemvalue="backports.shutil-get-terminal-size" />
<item index="127" class="java.lang.String" itemvalue="pycodestyle" />
<item index="128" class="java.lang.String" itemvalue="pycosat" />
<item index="129" class="java.lang.String" itemvalue="requests" />
<item index="130" class="java.lang.String" itemvalue="bitarray" />
<item index="131" class="java.lang.String" itemvalue="pyrsistent" />
<item index="132" class="java.lang.String" itemvalue="mkl-fft" />
<item index="133" class="java.lang.String" itemvalue="XlsxWriter" />
<item index="134" class="java.lang.String" itemvalue="seaborn" />
<item index="135" class="java.lang.String" itemvalue="zipp" />
<item index="136" class="java.lang.String" itemvalue="pkginfo" />
<item index="137" class="java.lang.String" itemvalue="itsdangerous" />
<item index="138" class="java.lang.String" itemvalue="ipywidgets" />
<item index="139" class="java.lang.String" itemvalue="scipy" />
<item index="140" class="java.lang.String" itemvalue="tornado" />
<item index="141" class="java.lang.String" itemvalue="singledispatch" />
<item index="142" class="java.lang.String" itemvalue="sortedcontainers" />
<item index="143" class="java.lang.String" itemvalue="mistune" />
<item index="144" class="java.lang.String" itemvalue="pandas" />
<item index="145" class="java.lang.String" itemvalue="toolz" />
<item index="146" class="java.lang.String" itemvalue="Sphinx" />
<item index="147" class="java.lang.String" itemvalue="future" />
<item index="148" class="java.lang.String" itemvalue="mpmath" />
<item index="149" class="java.lang.String" itemvalue="jupyter-console" />
<item index="150" class="java.lang.String" itemvalue="ruamel-yaml" />
<item index="151" class="java.lang.String" itemvalue="bokeh" />
<item index="152" class="java.lang.String" itemvalue="gmpy2" />
<item index="153" class="java.lang.String" itemvalue="webencodings" />
<item index="154" class="java.lang.String" itemvalue="Pillow" />
<item index="155" class="java.lang.String" itemvalue="html5lib" />
<item index="156" class="java.lang.String" itemvalue="python-dateutil" />
<item index="157" class="java.lang.String" itemvalue="spyder-kernels" />
<item index="158" class="java.lang.String" itemvalue="QtPy" />
<item index="159" class="java.lang.String" itemvalue="astroid" />
<item index="160" class="java.lang.String" itemvalue="cycler" />
<item index="161" class="java.lang.String" itemvalue="MarkupSafe" />
<item index="162" class="java.lang.String" itemvalue="mkl-random" />
<item index="163" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-arraydiff" />
<item index="164" class="java.lang.String" itemvalue="locket" />
<item index="165" class="java.lang.String" itemvalue="heapdict" />
<item index="166" class="java.lang.String" itemvalue="wurlitzer" />
<item index="167" class="java.lang.String" itemvalue="snowballstemmer" />
<item index="168" class="java.lang.String" itemvalue="contextlib2" />
<item index="169" class="java.lang.String" itemvalue="conda-verify" />
<item index="170" class="java.lang.String" itemvalue="certifi" />
<item index="171" class="java.lang.String" itemvalue="sympy" />
<item index="172" class="java.lang.String" itemvalue="notebook" />
<item index="173" class="java.lang.String" itemvalue="xlwings" />
<item index="174" class="java.lang.String" itemvalue="pyodbc" />
<item index="175" class="java.lang.String" itemvalue="boto" />
<item index="176" class="java.lang.String" itemvalue="h5py" />
<item index="177" class="java.lang.String" itemvalue="wrapt" />
<item index="178" class="java.lang.String" itemvalue="kiwisolver" />
<item index="179" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-openfiles" />
<item index="180" class="java.lang.String" itemvalue="appnope" />
<item index="181" class="java.lang.String" itemvalue="anaconda-client" />
<item index="182" class="java.lang.String" itemvalue="backcall" />
<item index="183" class="java.lang.String" itemvalue="PySocks" />
<item index="184" class="java.lang.String" itemvalue="dask" />
<item index="185" class="java.lang.String" itemvalue="scikit-image" />
<item index="186" class="java.lang.String" itemvalue="ptyprocess" />
<item index="187" class="java.lang.String" itemvalue="more-itertools" />
<item index="188" class="java.lang.String" itemvalue="SQLAlchemy" />
<item index="189" class="java.lang.String" itemvalue="tblib" />
<item index="190" class="java.lang.String" itemvalue="cloudpickle" />
<item index="191" class="java.lang.String" itemvalue="importlib-metadata" />
<item index="192" class="java.lang.String" itemvalue="simplegeneric" />
<item index="193" class="java.lang.String" itemvalue="zict" />
<item index="194" class="java.lang.String" itemvalue="urllib3" />
<item index="195" class="java.lang.String" itemvalue="jupyterlab" />
<item index="196" class="java.lang.String" itemvalue="Cython" />
<item index="197" class="java.lang.String" itemvalue="Flask" />
<item index="198" class="java.lang.String" itemvalue="nose" />
<item index="199" class="java.lang.String" itemvalue="pypng" />
<item index="200" class="java.lang.String" itemvalue="pytest" />
<item index="201" class="java.lang.String" itemvalue="jupyterlab-server" />
<item index="202" class="java.lang.String" itemvalue="conda-build" />
<item index="203" class="java.lang.String" itemvalue="nbformat" />
<item index="204" class="java.lang.String" itemvalue="pipreqs" />
<item index="205" class="java.lang.String" itemvalue="prometheus-client" />
<item index="206" class="java.lang.String" itemvalue="tqdm" />
<item index="207" class="java.lang.String" itemvalue="lazy-object-proxy" />
<item index="208" class="java.lang.String" itemvalue="colorama" />
<item index="209" class="java.lang.String" itemvalue="ply" />
<item index="210" class="java.lang.String" itemvalue="openpyxl" />
<item index="211" class="java.lang.String" itemvalue="bert-tensorflow" />
<item index="212" class="java.lang.String" itemvalue="absl-py" />
<item index="213" class="java.lang.String" itemvalue="google-pasta" />
<item index="214" class="java.lang.String" itemvalue="Keras-Preprocessing" />
<item index="215" class="java.lang.String" itemvalue="tensorflow" />
<item index="216" class="java.lang.String" itemvalue="pkg-resources" />
<item index="217" class="java.lang.String" itemvalue="astor" />
<item index="218" class="java.lang.String" itemvalue="grpcio" />
<item index="219" class="java.lang.String" itemvalue="gast" />
<item index="220" class="java.lang.String" itemvalue="Keras-Applications" />
<item index="221" class="java.lang.String" itemvalue="Markdown" />
<item index="222" class="java.lang.String" itemvalue="multiprocess" />
<item index="223" class="java.lang.String" itemvalue="torch" />
<item index="224" class="java.lang.String" itemvalue="jieba" />
<item index="225" class="java.lang.String" itemvalue="GPUtil" />
<item index="226" class="java.lang.String" itemvalue="pytorch_pretrained_bert" />
<item index="227" class="java.lang.String" itemvalue="transformers" />
<item index="228" class="java.lang.String" itemvalue="emoji" />
<item index="229" class="java.lang.String" itemvalue="tensorboardX" />
</list>
</value>
</option>
</inspection_tool>
<inspection_tool class="PyPep8Inspection" enabled="true" level="WEAK WARNING" enabled_by_default="true">
<option name="ignoredErrors">
<list>
<option value="E302" />
</list>
</option>
</inspection_tool>
<inspection_tool class="PyPep8NamingInspection" enabled="true" level="WEAK WARNING" enabled_by_default="true">
<option name="ignoredErrors">
<list>
<option value="N801" />
<option value="N803" />
</list>
</option>
</inspection_tool>
</profile>
</component>
================================================
FILE: .idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml
================================================
<component name="InspectionProjectProfileManager">
<settings>
<option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
<version value="1.0" />
</settings>
</component>
================================================
FILE: .idea/misc.xml
================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.6 (tf15_pt11)" project-jdk-type="Python SDK" />
</project>
================================================
FILE: .idea/modules.xml
================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="ProjectModuleManager">
<modules>
<module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/bertsum-chinese.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/bertsum-chinese.iml" />
</modules>
</component>
</project>
================================================
FILE: .idea/vcs.xml
================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="VcsDirectoryMappings">
<mapping directory="$PROJECT_DIR$" vcs="Git" />
</component>
</project>
================================================
FILE: README.md
================================================
# BERTSUM中文摘要抽取代码
**搬砖不易，欢迎star**
- bert-chinese-web//web小接口，可以浏览器中展示
- bert-sum-dataprocess//数据处理
- bertsum-chinese//模型训练
================================================
FILE: bert-chinese-web/.idea/.gitignore
================================================
# Default ignored files
/shelf/
/workspace.xml
================================================
FILE: bert-chinese-web/.idea/bert-chinese-web.iml
================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
<component name="NewModuleRootManager">
<content url="file://$MODULE_DIR$" />
<orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.6 (tf15_pt11)" jdkType="Python SDK" />
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
</component>
<component name="PyDocumentationSettings">
<option name="format" value="PLAIN" />
<option name="myDocStringFormat" value="Plain" />
</component>
<component name="TestRunnerService">
<option name="PROJECT_TEST_RUNNER" value="pytest" />
</component>
</module>
================================================
FILE: bert-chinese-web/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml
================================================
<component name="InspectionProjectProfileManager">
<profile version="1.0">
<option name="myName" value="Project Default" />
<inspection_tool class="PyPackageRequirementsInspection" enabled="true" level="WARNING" enabled_by_default="true">
<option name="ignoredPackages">
<value>
<list size="226">
<item index="0" class="java.lang.String" itemvalue="numba" />
<item index="1" class="java.lang.String" itemvalue="greenlet" />
<item index="2" class="java.lang.String" itemvalue="Babel" />
<item index="3" class="java.lang.String" itemvalue="scikit-learn" />
<item index="4" class="java.lang.String" itemvalue="testpath" />
<item index="5" class="java.lang.String" itemvalue="backports.os" />
<item index="6" class="java.lang.String" itemvalue="py" />
<item index="7" class="java.lang.String" itemvalue="patsy" />
<item index="8" class="java.lang.String" itemvalue="ipython-genutils" />
<item index="9" class="java.lang.String" itemvalue="mccabe" />
<item index="10" class="java.lang.String" itemvalue="bleach" />
<item index="11" class="java.lang.String" itemvalue="lxml" />
<item index="12" class="java.lang.String" itemvalue="soupsieve" />
<item index="13" class="java.lang.String" itemvalue="jsonschema" />
<item index="14" class="java.lang.String" itemvalue="xlrd" />
<item index="15" class="java.lang.String" itemvalue="Werkzeug" />
<item index="16" class="java.lang.String" itemvalue="anaconda-project" />
<item index="17" class="java.lang.String" itemvalue="fastcache" />
<item index="18" class="java.lang.String" itemvalue="imageio" />
<item index="19" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-remotedata" />
<item index="20" class="java.lang.String" itemvalue="matplotlib" />
<item index="21" class="java.lang.String" itemvalue="idna" />
<item index="22" class="java.lang.String" itemvalue="Bottleneck" />
<item index="23" class="java.lang.String" itemvalue="networkx" />
<item index="24" class="java.lang.String" itemvalue="pycurl" />
<item index="25" class="java.lang.String" itemvalue="pluggy" />
<item index="26" class="java.lang.String" itemvalue="cffi" />
<item index="27" class="java.lang.String" itemvalue="pep8" />
<item index="28" class="java.lang.String" itemvalue="numpy" />
<item index="29" class="java.lang.String" itemvalue="py4j" />
<item index="30" class="java.lang.String" itemvalue="jdcal" />
<item index="31" class="java.lang.String" itemvalue="alabaster" />
<item index="32" class="java.lang.String" itemvalue="jupyter" />
<item index="33" class="java.lang.String" itemvalue="pyOpenSSL" />
<item index="34" class="java.lang.String" itemvalue="PyWavelets" />
<item index="35" class="java.lang.String" itemvalue="prompt-toolkit" />
<item index="36" class="java.lang.String" itemvalue="QtAwesome" />
<item index="37" class="java.lang.String" itemvalue="glob2" />
<item index="38" class="java.lang.String" itemvalue="Send2Trash" />
<item index="39" class="java.lang.String" itemvalue="imagesize" />
<item index="40" class="java.lang.String" itemvalue="et-xmlfile" />
<item index="41" class="java.lang.String" itemvalue="pathlib2" />
<item index="42" class="java.lang.String" itemvalue="spyder" />
<item index="43" class="java.lang.String" itemvalue="pylint" />
<item index="44" class="java.lang.String" itemvalue="statsmodels" />
<item index="45" class="java.lang.String" itemvalue="isort" />
<item index="46" class="java.lang.String" itemvalue="olefile" />
<item index="47" class="java.lang.String" itemvalue="pytz" />
<item index="48" class="java.lang.String" itemvalue="keyring" />
<item index="49" class="java.lang.String" itemvalue="unicodecsv" />
<item index="50" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-astropy" />
<item index="51" class="java.lang.String" itemvalue="traitlets" />
<item index="52" class="java.lang.String" itemvalue="nltk" />
<item index="53" class="java.lang.String" itemvalue="atomicwrites" />
<item index="54" class="java.lang.String" itemvalue="partd" />
<item index="55" class="java.lang.String" itemvalue="Click" />
<item index="56" class="java.lang.String" itemvalue="pynput" />
<item index="57" class="java.lang.String" itemvalue="docopt" />
<item index="58" class="java.lang.String" itemvalue="filelock" />
<item index="59" class="java.lang.String" itemvalue="numpydoc" />
<item index="60" class="java.lang.String" itemvalue="pyzmq" />
<item index="61" class="java.lang.String" itemvalue="astropy" />
<item index="62" class="java.lang.String" itemvalue="entrypoints" />
<item index="63" class="java.lang.String" itemvalue="anaconda-navigator" />
<item index="64" class="java.lang.String" itemvalue="bkcharts" />
<item index="65" class="java.lang.String" itemvalue="pyparsing" />
<item index="66" class="java.lang.String" itemvalue="wxpy" />
<item index="67" class="java.lang.String" itemvalue="sphinxcontrib-websupport" />
<item index="68" class="java.lang.String" itemvalue="beautifulsoup4" />
<item index="69" class="java.lang.String" itemvalue="path.py" />
<item index="70" class="java.lang.String" itemvalue="clyent" />
<item index="71" class="java.lang.String" itemvalue="navigator-updater" />
<item index="72" class="java.lang.String" itemvalue="libarchive-c" />
<item index="73" class="java.lang.String" itemvalue="cryptography" />
<item index="74" class="java.lang.String" itemvalue="pyobjc-framework-Quartz" />
<item index="75" class="java.lang.String" itemvalue="widgetsnbextension" />
<item index="76" class="java.lang.String" itemvalue="multipledispatch" />
<item index="77" class="java.lang.String" itemvalue="itchat" />
<item index="78" class="java.lang.String" itemvalue="numexpr" />
<item index="79" class="java.lang.String" itemvalue="jupyter-core" />
<item index="80" class="java.lang.String" itemvalue="rope" />
<item index="81" class="java.lang.String" itemvalue="wcwidth" />
<item index="82" class="java.lang.String" itemvalue="llvmlite" />
<item index="83" class="java.lang.String" itemvalue="Jinja2" />
<item index="84" class="java.lang.String" itemvalue="pycrypto" />
<item index="85" class="java.lang.String" itemvalue="conda" />
<item index="86" class="java.lang.String" itemvalue="sortedcollections" />
<item index="87" class="java.lang.String" itemvalue="six" />
<item index="88" class="java.lang.String" itemvalue="pyflakes" />
<item index="89" class="java.lang.String" itemvalue="asn1crypto" />
<item index="90" class="java.lang.String" itemvalue="parso" />
<item index="91" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-doctestplus" />
<item index="92" class="java.lang.String" itemvalue="ipython" />
<item index="93" class="java.lang.String" itemvalue="xlwt" />
<item index="94" class="java.lang.String" itemvalue="packaging" />
<item index="95" class="java.lang.String" itemvalue="lief" />
<item index="96" class="java.lang.String" itemvalue="chardet" />
<item index="97" class="java.lang.String" itemvalue="yarg" />
<item index="98" class="java.lang.String" itemvalue="pyobjc-core" />
<item index="99" class="java.lang.String" itemvalue="PyYAML" />
<item index="100" class="java.lang.String" itemvalue="pickleshare" />
<item index="101" class="java.lang.String" itemvalue="defusedxml" />
<item index="102" class="java.lang.String" itemvalue="pycparser" />
<item index="103" class="java.lang.String" itemvalue="tables" />
<item index="104" class="java.lang.String" itemvalue="Pygments" />
<item index="105" class="java.lang.String" itemvalue="docutils" />
<item index="106" class="java.lang.String" itemvalue="gevent" />
<item index="107" class="java.lang.String" itemvalue="PyQRCode" />
<item index="108" class="java.lang.String" itemvalue="qtconsole" />
<item index="109" class="java.lang.String" itemvalue="terminado" />
<item index="110" class="java.lang.String" itemvalue="distributed" />
<item index="111" class="java.lang.String" itemvalue="jupyter-client" />
<item index="112" class="java.lang.String" itemvalue="pexpect" />
<item index="113" class="java.lang.String" itemvalue="ipykernel" />
<item index="114" class="java.lang.String" itemvalue="nbconvert" />
<item index="115" class="java.lang.String" itemvalue="attrs" />
<item index="116" class="java.lang.String" itemvalue="conda-package-handling" />
<item index="117" class="java.lang.String" itemvalue="psutil" />
<item index="118" class="java.lang.String" itemvalue="jedi" />
<item index="119" class="java.lang.String" itemvalue="cytoolz" />
<item index="120" class="java.lang.String" itemvalue="lightgbm" />
<item index="121" class="java.lang.String" itemvalue="appscript" />
<item index="122" class="java.lang.String" itemvalue="msgpack" />
<item index="123" class="java.lang.String" itemvalue="decorator" />
<item index="124" class="java.lang.String" itemvalue="pyobjc-framework-Cocoa" />
<item index="125" class="java.lang.String" itemvalue="pandocfilters" />
<item index="126" class="java.lang.String" itemvalue="backports.shutil-get-terminal-size" />
<item index="127" class="java.lang.String" itemvalue="pycodestyle" />
<item index="128" class="java.lang.String" itemvalue="pycosat" />
<item index="129" class="java.lang.String" itemvalue="requests" />
<item index="130" class="java.lang.String" itemvalue="bitarray" />
<item index="131" class="java.lang.String" itemvalue="pyrsistent" />
<item index="132" class="java.lang.String" itemvalue="mkl-fft" />
<item index="133" class="java.lang.String" itemvalue="XlsxWriter" />
<item index="134" class="java.lang.String" itemvalue="seaborn" />
<item index="135" class="java.lang.String" itemvalue="zipp" />
<item index="136" class="java.lang.String" itemvalue="pkginfo" />
<item index="137" class="java.lang.String" itemvalue="itsdangerous" />
<item index="138" class="java.lang.String" itemvalue="ipywidgets" />
<item index="139" class="java.lang.String" itemvalue="scipy" />
<item index="140" class="java.lang.String" itemvalue="tornado" />
<item index="141" class="java.lang.String" itemvalue="singledispatch" />
<item index="142" class="java.lang.String" itemvalue="sortedcontainers" />
<item index="143" class="java.lang.String" itemvalue="mistune" />
<item index="144" class="java.lang.String" itemvalue="pandas" />
<item index="145" class="java.lang.String" itemvalue="toolz" />
<item index="146" class="java.lang.String" itemvalue="Sphinx" />
<item index="147" class="java.lang.String" itemvalue="future" />
<item index="148" class="java.lang.String" itemvalue="mpmath" />
<item index="149" class="java.lang.String" itemvalue="jupyter-console" />
<item index="150" class="java.lang.String" itemvalue="ruamel-yaml" />
<item index="151" class="java.lang.String" itemvalue="bokeh" />
<item index="152" class="java.lang.String" itemvalue="gmpy2" />
<item index="153" class="java.lang.String" itemvalue="webencodings" />
<item index="154" class="java.lang.String" itemvalue="Pillow" />
<item index="155" class="java.lang.String" itemvalue="html5lib" />
<item index="156" class="java.lang.String" itemvalue="python-dateutil" />
<item index="157" class="java.lang.String" itemvalue="spyder-kernels" />
<item index="158" class="java.lang.String" itemvalue="QtPy" />
<item index="159" class="java.lang.String" itemvalue="astroid" />
<item index="160" class="java.lang.String" itemvalue="cycler" />
<item index="161" class="java.lang.String" itemvalue="MarkupSafe" />
<item index="162" class="java.lang.String" itemvalue="mkl-random" />
<item index="163" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-arraydiff" />
<item index="164" class="java.lang.String" itemvalue="locket" />
<item index="165" class="java.lang.String" itemvalue="heapdict" />
<item index="166" class="java.lang.String" itemvalue="wurlitzer" />
<item index="167" class="java.lang.String" itemvalue="snowballstemmer" />
<item index="168" class="java.lang.String" itemvalue="contextlib2" />
<item index="169" class="java.lang.String" itemvalue="conda-verify" />
<item index="170" class="java.lang.String" itemvalue="certifi" />
<item index="171" class="java.lang.String" itemvalue="sympy" />
<item index="172" class="java.lang.String" itemvalue="notebook" />
<item index="173" class="java.lang.String" itemvalue="xlwings" />
<item index="174" class="java.lang.String" itemvalue="pyodbc" />
<item index="175" class="java.lang.String" itemvalue="boto" />
<item index="176" class="java.lang.String" itemvalue="h5py" />
<item index="177" class="java.lang.String" itemvalue="wrapt" />
<item index="178" class="java.lang.String" itemvalue="kiwisolver" />
<item index="179" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-openfiles" />
<item index="180" class="java.lang.String" itemvalue="appnope" />
<item index="181" class="java.lang.String" itemvalue="anaconda-client" />
<item index="182" class="java.lang.String" itemvalue="backcall" />
<item index="183" class="java.lang.String" itemvalue="PySocks" />
<item index="184" class="java.lang.String" itemvalue="dask" />
<item index="185" class="java.lang.String" itemvalue="scikit-image" />
<item index="186" class="java.lang.String" itemvalue="ptyprocess" />
<item index="187" class="java.lang.String" itemvalue="more-itertools" />
<item index="188" class="java.lang.String" itemvalue="SQLAlchemy" />
<item index="189" class="java.lang.String" itemvalue="tblib" />
<item index="190" class="java.lang.String" itemvalue="cloudpickle" />
<item index="191" class="java.lang.String" itemvalue="importlib-metadata" />
<item index="192" class="java.lang.String" itemvalue="simplegeneric" />
<item index="193" class="java.lang.String" itemvalue="zict" />
<item index="194" class="java.lang.String" itemvalue="urllib3" />
<item index="195" class="java.lang.String" itemvalue="jupyterlab" />
<item index="196" class="java.lang.String" itemvalue="Cython" />
<item index="197" class="java.lang.String" itemvalue="Flask" />
<item index="198" class="java.lang.String" itemvalue="nose" />
<item index="199" class="java.lang.String" itemvalue="pypng" />
<item index="200" class="java.lang.String" itemvalue="pytest" />
<item index="201" class="java.lang.String" itemvalue="jupyterlab-server" />
<item index="202" class="java.lang.String" itemvalue="conda-build" />
<item index="203" class="java.lang.String" itemvalue="nbformat" />
<item index="204" class="java.lang.String" itemvalue="pipreqs" />
<item index="205" class="java.lang.String" itemvalue="prometheus-client" />
<item index="206" class="java.lang.String" itemvalue="tqdm" />
<item index="207" class="java.lang.String" itemvalue="lazy-object-proxy" />
<item index="208" class="java.lang.String" itemvalue="colorama" />
<item index="209" class="java.lang.String" itemvalue="ply" />
<item index="210" class="java.lang.String" itemvalue="openpyxl" />
<item index="211" class="java.lang.String" itemvalue="bert-tensorflow" />
<item index="212" class="java.lang.String" itemvalue="absl-py" />
<item index="213" class="java.lang.String" itemvalue="google-pasta" />
<item index="214" class="java.lang.String" itemvalue="Keras-Preprocessing" />
<item index="215" class="java.lang.String" itemvalue="tensorflow" />
<item index="216" class="java.lang.String" itemvalue="pkg-resources" />
<item index="217" class="java.lang.String" itemvalue="astor" />
<item index="218" class="java.lang.String" itemvalue="grpcio" />
<item index="219" class="java.lang.String" itemvalue="gast" />
<item index="220" class="java.lang.String" itemvalue="Keras-Applications" />
<item index="221" class="java.lang.String" itemvalue="Markdown" />
<item index="222" class="java.lang.String" itemvalue="multiprocess" />
<item index="223" class="java.lang.String" itemvalue="torch" />
<item index="224" class="java.lang.String" itemvalue="jieba" />
<item index="225" class="java.lang.String" itemvalue="GPUtil" />
</list>
</value>
</option>
</inspection_tool>
<inspection_tool class="PyPep8Inspection" enabled="true" level="WEAK WARNING" enabled_by_default="true">
<option name="ignoredErrors">
<list>
<option value="E302" />
</list>
</option>
</inspection_tool>
<inspection_tool class="PyPep8NamingInspection" enabled="true" level="WEAK WARNING" enabled_by_default="true">
<option name="ignoredErrors">
<list>
<option value="N801" />
<option value="N803" />
</list>
</option>
</inspection_tool>
</profile>
</component>
================================================
FILE: bert-chinese-web/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml
================================================
<component name="InspectionProjectProfileManager">
<settings>
<option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
<version value="1.0" />
</settings>
</component>
================================================
FILE: bert-chinese-web/.idea/misc.xml
================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.6 (tf15_pt11)" project-jdk-type="Python SDK" />
</project>
================================================
FILE: bert-chinese-web/.idea/modules.xml
================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="ProjectModuleManager">
<modules>
<module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/bert-chinese-web.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/bert-chinese-web.iml" />
</modules>
</component>
</project>
================================================
FILE: bert-chinese-web/README.md
================================================
# 抽取式文本摘要模型bertsum，接口部署
（config.py下配置，放好模型）
运行web_main.py，启动http接口
````
request:{
url : ip/api_summary
type: post
doc : '原始文本'
}
return:{
摘要文本
}
```
================================================
FILE: bert-chinese-web/bert-base-chinese/config.json
================================================
{
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
"directionality": "bidi",
"hidden_act": "gelu",
"hidden_dropout_prob": 0.1,
"hidden_size": 768,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 3072,
"max_position_embeddings": 512,
"num_attention_heads": 12,
"num_hidden_layers": 12,
"pooler_fc_size": 768,
"pooler_num_attention_heads": 12,
"pooler_num_fc_layers": 3,
"pooler_size_per_head": 128,
"pooler_type": "first_token_transform",
"type_vocab_size": 2,
"vocab_size": 21128
}
================================================
FILE: bert-chinese-web/bert-base-chinese/vocab.txt
================================================
[PAD]
[unused1]
[unused2]
[unused3]
[unused4]
[unused5]
[unused6]
[unused7]
[unused8]
[unused9]
[unused10]
[unused11]
[unused12]
[unused13]
[unused14]
[unused15]
[unused16]
[unused17]
[unused18]
[unused19]
[unused20]
[unused21]
[unused22]
[unused23]
[unused24]
[unused25]
[unused26]
[unused27]
[unused28]
[unused29]
[unused30]
[unused31]
[unused32]
[unused33]
[unused34]
[unused35]
[unused36]
[unused37]
[unused38]
[unused39]
[unused40]
[unused41]
[unused42]
[unused43]
[unused44]
[unused45]
[unused46]
[unused47]
[unused48]
[unused49]
[unused50]
[unused51]
[unused52]
[unused53]
[unused54]
[unused55]
[unused56]
[unused57]
[unused58]
[unused59]
[unused60]
[unused61]
[unused62]
[unused63]
[unused64]
[unused65]
[unused66]
[unused67]
[unused68]
[unused69]
[unused70]
[unused71]
[unused72]
[unused73]
[unused74]
[unused75]
[unused76]
[unused77]
[unused78]
[unused79]
[unused80]
[unused81]
[unused82]
[unused83]
[unused84]
[unused85]
[unused86]
[unused87]
[unused88]
[unused89]
[unused90]
[unused91]
[unused92]
[unused93]
[unused94]
[unused95]
[unused96]
[unused97]
[unused98]
[unused99]
[UNK]
[CLS]
[SEP]
[MASK]
<S>
<T>
!
"
#
$
%
&
'
(
)
*
+
,
-
.
/
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
:
;
<
=
>
?
@
[
\
]
^
_
a
b
c
d
e
f
g
h
i
j
k
l
m
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劝
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助
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劫
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古
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另
叨
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叫
召
叭
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叻
叼
叽
吁
吃
各
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吉
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同
名
后
吏
吐
向
吒
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吕
吖
吗
君
吝
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吟
吠
吡
否
吧
吨
吩
含
听
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吮
启
吱
吳
吴
吵
吶
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吹
吻
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吾
呀
呂
呃
呆
呈
告
呋
呎
呐
呓
呕
呗
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呛
呜
呢
呤
呦
周
呱
呲
味
呵
呷
呸
呻
呼
命
咀
咁
咂
咄
咆
咋
和
咎
咏
咐
咒
咔
咕
咖
咗
咘
咙
咚
咛
咣
咤
咦
咧
咨
咩
咪
咫
咬
咭
咯
咱
咲
咳
咸
咻
咽
咿
哀
品
哂
哄
哆
哇
哈
哉
哋
哌
响
哎
哏
哐
哑
哒
哔
哗
哟
員
哥
哦
哧
哨
哩
哪
哭
哮
哲
哺
哼
哽
唁
唄
唆
唇
唉
唏
唐
唑
唔
唠
唤
唧
唬
售
唯
唰
唱
唳
唷
唸
唾
啃
啄
商
啉
啊
問
啓
啕
啖
啜
啞
啟
啡
啤
啥
啦
啧
啪
啫
啬
啮
啰
啱
啲
啵
啶
啷
啸
啻
啼
啾
喀
喂
喃
善
喆
喇
喉
喊
喋
喎
喏
喔
喘
喙
喚
喜
喝
喟
喧
喪
喫
喬
單
喰
喱
喲
喳
喵
営
喷
喹
喺
喻
喽
嗅
嗆
嗇
嗎
嗑
嗒
嗓
嗔
嗖
嗚
嗜
嗝
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嗡
嗣
嗤
嗦
嗨
嗪
嗬
嗯
嗰
嗲
嗳
嗶
嗷
嗽
嘀
嘅
嘆
嘈
嘉
嘌
嘍
嘎
嘔
嘖
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嘛
嘜
嘞
嘟
嘢
嘣
嘤
嘧
嘩
嘭
嘮
嘯
嘰
嘱
嘲
嘴
嘶
嘸
嘹
嘻
嘿
噁
噌
噎
噓
噔
噗
噙
噜
噠
噢
噤
器
噩
噪
噬
噱
噴
噶
噸
噹
噻
噼
嚀
嚇
嚎
嚏
嚐
嚓
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嚟
嚣
嚥
嚨
嚮
嚴
嚷
嚼
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囉
囊
囍
囑
囔
囗
囚
四
囝
回
囟
因
囡
团
団
囤
囧
囪
囫
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困
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囲
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围
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壩
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壬
壮
壯
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壽
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変
复
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夔
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夢
夥
大
天
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失
头
夷
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夹
夺
夾
奂
奄
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奈
奉
奋
奎
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奐
契
奔
奕
奖
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奘
奚
奠
奢
奥
奧
奪
奬
奮
女
奴
奶
奸
她
好
如
妃
妄
妆
妇
妈
妊
妍
妒
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妖
妘
妙
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妞
妣
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妩
妪
妮
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妳
妹
妻
妾
姆
姉
姊
始
姍
姐
姑
姒
姓
委
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姚
姜
姝
姣
姥
姦
姨
姪
姫
姬
姹
姻
姿
威
娃
娄
娅
娆
娇
娉
娑
娓
娘
娛
娜
娟
娠
娣
娥
娩
娱
娲
娴
娶
娼
婀
婁
婆
婉
婊
婕
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婢
婦
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婴
婵
婶
婷
婺
婿
媒
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媞
媧
媲
媳
媽
媾
嫁
嫂
嫉
嫌
嫑
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嫖
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嬌
嬗
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嬢
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嬷
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孀
孃
子
孑
孔
孕
孖
字
存
孙
孚
孛
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孝
孟
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學
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守
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宋
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宮
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寅
密
寇
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寐
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寥
實
寧
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審
寫
寬
寮
寰
寵
寶
寸
对
寺
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导
対
寿
封
専
射
将
將
專
尉
尊
尋
對
導
小
少
尔
尕
尖
尘
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屜
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岚
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常
帼
帽
幀
幂
幄
幅
幌
幔
幕
幟
幡
幢
幣
幫
干
平
年
并
幸
幹
幺
幻
幼
幽
幾
广
庁
広
庄
庆
庇
床
序
庐
库
应
底
庖
店
庙
庚
府
庞
废
庠
度
座
庫
庭
庵
庶
康
庸
庹
庾
廁
廂
廃
廈
廉
廊
廓
廖
廚
廝
廟
廠
廢
廣
廬
廳
延
廷
建
廿
开
弁
异
弃
弄
弈
弊
弋
式
弑
弒
弓
弔
引
弗
弘
弛
弟
张
弥
弦
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弩
弭
弯
弱
張
強
弹
强
弼
弾
彅
彆
彈
彌
彎
归
当
录
彗
彙
彝
形
彤
彥
彦
彧
彩
彪
彫
彬
彭
彰
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彷
役
彻
彼
彿
往
征
径
待
徇
很
徉
徊
律
後
徐
徑
徒
従
徕
得
徘
徙
徜
從
徠
御
徨
復
循
徬
微
徳
徴
徵
德
徹
徼
徽
心
必
忆
忌
忍
忏
忐
忑
忒
忖
志
忘
忙
応
忠
忡
忤
忧
忪
快
忱
念
忻
忽
忿
怀
态
怂
怅
怆
怎
怏
怒
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怖
怙
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思
怠
怡
急
怦
性
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怪
怯
怵
总
怼
恁
恃
恆
恋
恍
恐
恒
恕
恙
恚
恢
恣
恤
恥
恨
恩
恪
恫
恬
恭
息
恰
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恵
恶
恸
恺
恻
恼
恿
悄
悅
悉
悌
悍
悔
悖
悚
悟
悠
患
悦
您
悩
悪
悬
悯
悱
悲
悴
悵
悶
悸
悻
悼
悽
情
惆
惇
惊
惋
惑
惕
惘
惚
惜
惟
惠
惡
惦
惧
惨
惩
惫
惬
惭
惮
惯
惰
惱
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惴
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惹
惺
愁
愆
愈
愉
愍
意
愕
愚
愛
愜
感
愣
愤
愧
愫
愷
愿
慄
慈
態
慌
慎
慑
慕
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慟
慢
慣
慧
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慫
慮
慰
慳
慵
慶
慷
慾
憂
憊
憋
憎
憐
憑
憔
憚
憤
憧
憨
憩
憫
憬
憲
憶
憾
懂
懇
懈
應
懊
懋
懑
懒
懦
懲
懵
懶
懷
懸
懺
懼
懾
懿
戀
戈
戊
戌
戍
戎
戏
成
我
戒
戕
或
战
戚
戛
戟
戡
戦
截
戬
戮
戰
戲
戳
戴
戶
户
戸
戻
戾
房
所
扁
扇
扈
扉
手
才
扎
扑
扒
打
扔
払
托
扛
扣
扦
执
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扪
扫
扬
扭
扮
扯
扰
扱
扳
扶
批
扼
找
承
技
抄
抉
把
抑
抒
抓
投
抖
抗
折
抚
抛
抜
択
抟
抠
抡
抢
护
报
抨
披
抬
抱
抵
抹
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抽
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拂
拄
担
拆
拇
拈
拉
拋
拌
拍
拎
拐
拒
拓
拔
拖
拗
拘
拙
拚
招
拜
拟
拡
拢
拣
拥
拦
拧
拨
择
括
拭
拮
拯
拱
拳
拴
拷
拼
拽
拾
拿
持
挂
指
挈
按
挎
挑
挖
挙
挚
挛
挝
挞
挟
挠
挡
挣
挤
挥
挨
挪
挫
振
挲
挹
挺
挽
挾
捂
捅
捆
捉
捋
捌
捍
捎
捏
捐
捕
捞
损
捡
换
捣
捧
捨
捩
据
捱
捲
捶
捷
捺
捻
掀
掂
掃
掇
授
掉
掌
掏
掐
排
掖
掘
掙
掛
掠
採
探
掣
接
控
推
掩
措
掬
掰
掲
掳
掴
掷
掸
掺
揀
揃
揄
揆
揉
揍
描
提
插
揖
揚
換
握
揣
揩
揪
揭
揮
援
揶
揸
揹
揽
搀
搁
搂
搅
損
搏
搐
搓
搔
搖
搗
搜
搞
搡
搪
搬
搭
搵
搶
携
搽
摀
摁
摄
摆
摇
摈
摊
摒
摔
摘
摞
摟
摧
摩
摯
摳
摸
摹
摺
摻
撂
撃
撅
撇
撈
撐
撑
撒
撓
撕
撚
撞
撤
撥
撩
撫
撬
播
撮
撰
撲
撵
撷
撸
撻
撼
撿
擀
擁
擂
擄
擅
擇
擊
擋
操
擎
擒
擔
擘
據
擞
擠
擡
擢
擦
擬
擰
擱
擲
擴
擷
擺
擼
擾
攀
攏
攒
攔
攘
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攜
攝
攞
攢
攣
攤
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攪
攫
攬
支
收
攸
改
攻
放
政
故
效
敌
敍
敎
敏
救
敕
敖
敗
敘
教
敛
敝
敞
敢
散
敦
敬
数
敲
整
敵
敷
數
斂
斃
文
斋
斌
斎
斐
斑
斓
斗
料
斛
斜
斟
斡
斤
斥
斧
斩
斫
斬
断
斯
新
斷
方
於
施
旁
旃
旅
旋
旌
旎
族
旖
旗
无
既
日
旦
旧
旨
早
旬
旭
旮
旱
时
旷
旺
旻
昀
昂
昆
昇
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昊
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明
昏
易
昔
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昙
星
映
春
昧
昨
昭
是
昱
昴
昵
昶
昼
显
晁
時
晃
晉
晋
晌
晏
晒
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晔
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晗
晚
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晦
晨
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普
景
晰
晴
晶
晷
智
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暂
暄
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暈
暉
暌
暐
暑
暖
暗
暝
暢
暧
暨
暫
暮
暱
暴
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曄
曆
曇
曉
曖
曙
曜
曝
曠
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曬
曰
曲
曳
更
書
曹
曼
曾
替
最
會
月
有
朋
服
朐
朔
朕
朗
望
朝
期
朦
朧
木
未
末
本
札
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术
朱
朴
朵
机
朽
杀
杂
权
杆
杈
杉
李
杏
材
村
杓
杖
杜
杞
束
杠
条
来
杨
杭
杯
杰
東
杳
杵
杷
杼
松
板
极
构
枇
枉
枋
析
枕
林
枚
果
枝
枢
枣
枪
枫
枭
枯
枰
枱
枳
架
枷
枸
柄
柏
某
柑
柒
染
柔
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柚
柜
柞
柠
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查
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柬
柯
柱
柳
柴
柵
査
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栀
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栅
标
栈
栉
栋
栎
栏
树
栓
栖
栗
校
栩
株
样
核
根
格
栽
栾
桀
桁
桂
桃
桅
框
案
桉
桌
桎
桐
桑
桓
桔
桜
桠
桡
桢
档
桥
桦
桧
桨
桩
桶
桿
梁
梅
梆
梏
梓
梗
條
梟
梢
梦
梧
梨
梭
梯
械
梳
梵
梶
检
棂
棄
棉
棋
棍
棒
棕
棗
棘
棚
棟
棠
棣
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森
棱
棲
棵
棹
棺
椁
椅
椋
植
椎
椒
検
椪
椭
椰
椹
椽
椿
楂
楊
楓
楔
楚
楝
楞
楠
楣
楨
楫
業
楮
極
楷
楸
楹
楼
楽
概
榄
榆
榈
榉
榔
榕
榖
榛
榜
榨
榫
榭
榮
榱
榴
榷
榻
槁
槃
構
槌
槍
槎
槐
槓
様
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槟
槤
槭
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槻
槽
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樂
樊
樑
樓
標
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樟
模
樣
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横
樫
樯
樱
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樸
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樺
樽
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橘
橙
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橫
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橹
橼
檀
檄
檎
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檗
檜
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檬
檯
檳
檸
檻
櫃
櫚
櫛
櫥
櫸
櫻
欄
權
欒
欖
欠
次
欢
欣
欧
欲
欸
欺
欽
款
歆
歇
歉
歌
歎
歐
歓
歙
歛
歡
止
正
此
步
武
歧
歩
歪
歯
歲
歳
歴
歷
歸
歹
死
歼
殁
殃
殆
殇
殉
殊
残
殒
殓
殖
殘
殞
殡
殤
殭
殯
殲
殴
段
殷
殺
殼
殿
毀
毁
毂
毅
毆
毋
母
毎
每
毒
毓
比
毕
毗
毘
毙
毛
毡
毫
毯
毽
氈
氏
氐
民
氓
气
氖
気
氙
氛
氟
氡
氢
氣
氤
氦
氧
氨
氪
氫
氮
氯
氰
氲
水
氷
永
氹
氾
汀
汁
求
汆
汇
汉
汎
汐
汕
汗
汙
汛
汝
汞
江
池
污
汤
汨
汩
汪
汰
汲
汴
汶
汹
決
汽
汾
沁
沂
沃
沅
沈
沉
沌
沏
沐
沒
沓
沖
沙
沛
沟
没
沢
沣
沥
沦
沧
沪
沫
沭
沮
沱
河
沸
油
治
沼
沽
沾
沿
況
泄
泉
泊
泌
泓
法
泗
泛
泞
泠
泡
波
泣
泥
注
泪
泫
泮
泯
泰
泱
泳
泵
泷
泸
泻
泼
泽
泾
洁
洄
洋
洒
洗
洙
洛
洞
津
洩
洪
洮
洱
洲
洵
洶
洸
洹
活
洼
洽
派
流
浃
浄
浅
浆
浇
浊
测
济
浏
浑
浒
浓
浔
浙
浚
浜
浣
浦
浩
浪
浬
浮
浯
浴
海
浸
涂
涅
涇
消
涉
涌
涎
涓
涔
涕
涙
涛
涝
涞
涟
涠
涡
涣
涤
润
涧
涨
涩
涪
涮
涯
液
涵
涸
涼
涿
淀
淄
淅
淆
淇
淋
淌
淑
淒
淖
淘
淙
淚
淞
淡
淤
淦
淨
淩
淪
淫
淬
淮
深
淳
淵
混
淹
淺
添
淼
清
済
渉
渊
渋
渍
渎
渐
渔
渗
渙
渚
減
渝
渠
渡
渣
渤
渥
渦
温
測
渭
港
渲
渴
游
渺
渾
湃
湄
湊
湍
湖
湘
湛
湟
湧
湫
湮
湯
湳
湾
湿
満
溃
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溏
源
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溜
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溟
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溥
溧
溪
溫
溯
溱
溴
溶
溺
溼
滁
滂
滄
滅
滇
滋
滌
滑
滓
滔
滕
滙
滚
滝
滞
滟
满
滢
滤
滥
滦
滨
滩
滬
滯
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滴
滷
滸
滾
滿
漁
漂
漆
漉
漏
漓
演
漕
漠
漢
漣
漩
漪
漫
漬
漯
漱
漲
漳
漸
漾
漿
潆
潇
潋
潍
潑
潔
潘
潛
潜
潞
潟
潢
潤
潦
潧
潭
潮
潰
潴
潸
潺
潼
澀
澄
澆
澈
澍
澎
澗
澜
澡
澤
澧
澱
澳
澹
激
濁
濂
濃
濑
濒
濕
濘
濛
濟
濠
濡
濤
濫
濬
濮
濯
濱
濺
濾
瀅
瀆
瀉
瀋
瀏
瀑
瀕
瀘
瀚
瀛
瀝
瀞
瀟
瀧
瀨
瀬
瀰
瀾
灌
灏
灑
灘
灝
灞
灣
火
灬
灭
灯
灰
灵
灶
灸
灼
災
灾
灿
炀
炁
炅
炉
炊
炎
炒
炔
炕
炖
炙
炜
炫
炬
炭
炮
炯
炳
炷
炸
点
為
炼
炽
烁
烂
烃
烈
烊
烏
烘
烙
烛
烟
烤
烦
烧
烨
烩
烫
烬
热
烯
烷
烹
烽
焉
焊
焕
焖
焗
焘
焙
焚
焜
無
焦
焯
焰
焱
然
焼
煅
煉
煊
煌
煎
煒
煖
煙
煜
煞
煤
煥
煦
照
煨
煩
煮
煲
煸
煽
熄
熊
熏
熒
熔
熙
熟
熠
熨
熬
熱
熵
熹
熾
燁
燃
燄
燈
燉
燊
燎
燒
燔
燕
燙
燜
營
燥
燦
燧
燭
燮
燴
燻
燼
燿
爆
爍
爐
爛
爪
爬
爭
爰
爱
爲
爵
父
爷
爸
爹
爺
爻
爽
爾
牆
片
版
牌
牍
牒
牙
牛
牝
牟
牠
牡
牢
牦
牧
物
牯
牲
牴
牵
特
牺
牽
犀
犁
犄
犊
犍
犒
犢
犧
犬
犯
状
犷
犸
犹
狀
狂
狄
狈
狎
狐
狒
狗
狙
狞
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狡
狩
独
狭
狮
狰
狱
狸
狹
狼
狽
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猴
猶
猷
猾
猿
獄
獅
獎
獐
獒
獗
獠
獣
獨
獭
獰
獲
獵
獷
獸
獺
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獼
獾
玄
率
玉
王
玑
玖
玛
玟
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甌
甕
甘
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甜
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産
甥
甦
用
甩
甫
甬
甭
甯
田
由
甲
申
电
男
甸
町
画
甾
畀
畅
界
畏
畑
畔
留
畜
畝
畢
略
畦
番
畫
異
畲
畳
畴
當
畸
畹
畿
疆
疇
疊
疏
疑
疔
疖
疗
疙
疚
疝
疟
疡
疣
疤
疥
疫
疮
疯
疱
疲
疳
疵
疸
疹
疼
疽
疾
痂
病
症
痈
痉
痊
痍
痒
痔
痕
痘
痙
痛
痞
痠
痢
痣
痤
痧
痨
痪
痫
痰
痱
痴
痹
痺
痼
痿
瘀
瘁
瘋
瘍
瘓
瘘
瘙
瘟
瘠
瘡
瘢
瘤
瘦
瘧
瘩
瘪
瘫
瘴
瘸
瘾
療
癇
癌
癒
癖
癜
癞
癡
癢
癣
癥
癫
癬
癮
癱
癲
癸
発
登
發
白
百
皂
的
皆
皇
皈
皋
皎
皑
皓
皖
皙
皚
皮
皰
皱
皴
皺
皿
盂
盃
盅
盆
盈
益
盎
盏
盐
监
盒
盔
盖
盗
盘
盛
盜
盞
盟
盡
監
盤
盥
盧
盪
目
盯
盱
盲
直
相
盹
盼
盾
省
眈
眉
看
県
眙
眞
真
眠
眦
眨
眩
眯
眶
眷
眸
眺
眼
眾
着
睁
睇
睏
睐
睑
睛
睜
睞
睡
睢
督
睥
睦
睨
睪
睫
睬
睹
睽
睾
睿
瞄
瞅
瞇
瞋
瞌
瞎
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瞞
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瞭
瞰
瞳
瞻
瞼
瞿
矇
矍
矗
矚
矛
矜
矢
矣
知
矩
矫
短
矮
矯
石
矶
矽
矾
矿
码
砂
砌
砍
砒
研
砖
砗
砚
砝
砣
砥
砧
砭
砰
砲
破
砷
砸
砺
砼
砾
础
硅
硐
硒
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硝
硫
硬
确
硯
硼
碁
碇
碉
碌
碍
碎
碑
碓
碗
碘
碚
碛
碟
碣
碧
碩
碰
碱
碳
碴
確
碼
碾
磁
磅
磊
磋
磐
磕
磚
磡
磨
磬
磯
磲
磷
磺
礁
礎
礙
礡
礦
礪
礫
礴
示
礼
社
祀
祁
祂
祇
祈
祉
祎
祐
祕
祖
祗
祚
祛
祜
祝
神
祟
祠
祢
祥
票
祭
祯
祷
祸
祺
祿
禀
禁
禄
禅
禍
禎
福
禛
禦
禧
禪
禮
禱
禹
禺
离
禽
禾
禿
秀
私
秃
秆
秉
秋
种
科
秒
秘
租
秣
秤
秦
秧
秩
秭
积
称
秸
移
秽
稀
稅
程
稍
税
稔
稗
稚
稜
稞
稟
稠
稣
種
稱
稲
稳
稷
稹
稻
稼
稽
稿
穀
穂
穆
穌
積
穎
穗
穢
穩
穫
穴
究
穷
穹
空
穿
突
窃
窄
窈
窍
窑
窒
窓
窕
窖
窗
窘
窜
窝
窟
窠
窥
窦
窨
窩
窪
窮
窯
窺
窿
竄
竅
竇
竊
立
竖
站
竜
竞
竟
章
竣
童
竭
端
競
竹
竺
竽
竿
笃
笆
笈
笋
笏
笑
笔
笙
笛
笞
笠
符
笨
第
笹
笺
笼
筆
等
筊
筋
筍
筏
筐
筑
筒
答
策
筛
筝
筠
筱
筲
筵
筷
筹
签
简
箇
箋
箍
箏
箐
箔
箕
算
箝
管
箩
箫
箭
箱
箴
箸
節
篁
範
篆
篇
築
篑
篓
篙
篝
篠
篡
篤
篩
篪
篮
篱
篷
簇
簌
簍
簡
簦
簧
簪
簫
簷
簸
簽
簾
簿
籁
籃
籌
籍
籐
籟
籠
籤
籬
籮
籲
米
类
籼
籽
粄
粉
粑
粒
粕
粗
粘
粟
粤
粥
粧
粪
粮
粱
粲
粳
粵
粹
粼
粽
精
粿
糅
糊
糍
糕
糖
糗
糙
糜
糞
糟
糠
糧
糬
糯
糰
糸
系
糾
紀
紂
約
紅
紉
紊
紋
納
紐
紓
純
紗
紘
紙
級
紛
紜
素
紡
索
紧
紫
紮
累
細
紳
紹
紺
終
絃
組
絆
経
結
絕
絞
絡
絢
給
絨
絮
統
絲
絳
絵
絶
絹
綁
綏
綑
經
継
続
綜
綠
綢
綦
綫
綬
維
綱
網
綴
綵
綸
綺
綻
綽
綾
綿
緊
緋
総
緑
緒
緘
線
緝
緞
締
緣
編
緩
緬
緯
練
緹
緻
縁
縄
縈
縛
縝
縣
縫
縮
縱
縴
縷
總
績
繁
繃
繆
繇
繋
織
繕
繚
繞
繡
繩
繪
繫
繭
繳
繹
繼
繽
纂
續
纍
纏
纓
纔
纖
纜
纠
红
纣
纤
约
级
纨
纪
纫
纬
纭
纯
纰
纱
纲
纳
纵
纶
纷
纸
纹
纺
纽
纾
线
绀
练
组
绅
细
织
终
绊
绍
绎
经
绑
绒
结
绔
绕
绘
给
绚
绛
络
绝
绞
统
绡
绢
绣
绥
绦
继
绩
绪
绫
续
绮
绯
绰
绳
维
绵
绶
绷
绸
绻
综
绽
绾
绿
缀
缄
缅
缆
缇
缈
缉
缎
缓
缔
缕
编
缘
缙
缚
缜
缝
缠
缢
缤
缥
缨
缩
缪
缭
缮
缰
缱
缴
缸
缺
缽
罂
罄
罌
罐
网
罔
罕
罗
罚
罡
罢
罩
罪
置
罰
署
罵
罷
罹
羁
羅
羈
羊
羌
美
羔
羚
羞
羟
羡
羣
群
羥
羧
羨
義
羯
羲
羸
羹
羽
羿
翁
翅
翊
翌
翎
習
翔
翘
翟
翠
翡
翦
翩
翰
翱
翳
翹
翻
翼
耀
老
考
耄
者
耆
耋
而
耍
耐
耒
耕
耗
耘
耙
耦
耨
耳
耶
耷
耸
耻
耽
耿
聂
聆
聊
聋
职
聒
联
聖
聘
聚
聞
聪
聯
聰
聲
聳
聴
聶
職
聽
聾
聿
肃
肄
肅
肆
肇
肉
肋
肌
肏
肓
肖
肘
肚
肛
肝
肠
股
肢
肤
肥
肩
肪
肮
肯
肱
育
肴
肺
肽
肾
肿
胀
胁
胃
胄
胆
背
胍
胎
胖
胚
胛
胜
胝
胞
胡
胤
胥
胧
胫
胭
胯
胰
胱
胳
胴
胶
胸
胺
能
脂
脅
脆
脇
脈
脉
脊
脍
脏
脐
脑
脓
脖
脘
脚
脛
脣
脩
脫
脯
脱
脲
脳
脸
脹
脾
腆
腈
腊
腋
腌
腎
腐
腑
腓
腔
腕
腥
腦
腩
腫
腭
腮
腰
腱
腳
腴
腸
腹
腺
腻
腼
腾
腿
膀
膈
膊
膏
膑
膘
膚
膛
膜
膝
膠
膦
膨
膩
膳
膺
膻
膽
膾
膿
臀
臂
臃
臆
臉
臊
臍
臓
臘
臟
臣
臥
臧
臨
自
臬
臭
至
致
臺
臻
臼
臾
舀
舂
舅
舆
與
興
舉
舊
舌
舍
舎
舐
舒
舔
舖
舗
舛
舜
舞
舟
航
舫
般
舰
舱
舵
舶
舷
舸
船
舺
舾
艇
艋
艘
艙
艦
艮
良
艰
艱
色
艳
艷
艹
艺
艾
节
芃
芈
芊
芋
芍
芎
芒
芙
芜
芝
芡
芥
芦
芩
芪
芫
芬
芭
芮
芯
花
芳
芷
芸
芹
芻
芽
芾
苁
苄
苇
苋
苍
苏
苑
苒
苓
苔
苕
苗
苛
苜
苞
苟
苡
苣
若
苦
苫
苯
英
苷
苹
苻
茁
茂
范
茄
茅
茉
茎
茏
茗
茜
茧
茨
茫
茬
茭
茯
茱
茲
茴
茵
茶
茸
茹
茼
荀
荃
荆
草
荊
荏
荐
荒
荔
荖
荘
荚
荞
荟
荠
荡
荣
荤
荥
荧
荨
荪
荫
药
荳
荷
荸
荻
荼
荽
莅
莆
莉
莊
莎
莒
莓
莖
莘
莞
莠
莢
莧
莪
莫
莱
莲
莴
获
莹
莺
莽
莿
菀
菁
菅
菇
菈
菊
菌
菏
菓
菖
菘
菜
菟
菠
菡
菩
華
菱
菲
菸
菽
萁
萃
萄
萊
萋
萌
萍
萎
萘
萝
萤
营
萦
萧
萨
萩
萬
萱
萵
萸
萼
落
葆
葉
著
葚
葛
葡
董
葦
葩
葫
葬
葭
葯
葱
葳
葵
葷
葺
蒂
蒋
蒐
蒔
蒙
蒜
蒞
蒟
蒡
蒨
蒲
蒸
蒹
蒻
蒼
蒿
蓁
蓄
蓆
蓉
蓋
蓑
蓓
蓖
蓝
蓟
蓦
蓬
蓮
蓼
蓿
蔑
蔓
蔔
蔗
蔘
蔚
蔡
蔣
蔥
蔫
蔬
蔭
蔵
蔷
蔺
蔻
蔼
蔽
蕁
蕃
蕈
蕉
蕊
蕎
蕙
蕤
蕨
蕩
蕪
蕭
蕲
蕴
蕻
蕾
薄
薅
薇
薈
薊
薏
薑
薔
薙
薛
薦
薨
薩
薪
薬
薯
薰
薹
藉
藍
藏
藐
藓
藕
藜
藝
藤
藥
藩
藹
藻
藿
蘆
蘇
蘊
蘋
蘑
蘚
蘭
蘸
蘼
蘿
虎
虏
虐
虑
虔
處
虚
虛
虜
虞
號
虢
虧
虫
虬
虱
虹
虻
虽
虾
蚀
蚁
蚂
蚊
蚌
蚓
蚕
蚜
蚝
蚣
蚤
蚩
蚪
蚯
蚱
蚵
蛀
蛆
蛇
蛊
蛋
蛎
蛐
蛔
蛙
蛛
蛟
蛤
蛭
蛮
蛰
蛳
蛹
蛻
蛾
蜀
蜂
蜃
蜆
蜇
蜈
蜊
蜍
蜒
蜓
蜕
蜗
蜘
蜚
蜜
蜡
蜢
蜥
蜱
蜴
蜷
蜻
蜿
蝇
蝈
蝉
蝌
蝎
蝕
蝗
蝙
蝟
蝠
蝦
蝨
蝴
蝶
蝸
蝼
螂
螃
融
螞
螢
螨
螯
螳
螺
蟀
蟄
蟆
蟋
蟎
蟑
蟒
蟠
蟬
蟲
蟹
蟻
蟾
蠅
蠍
蠔
蠕
蠛
蠟
蠡
蠢
蠣
蠱
蠶
蠹
蠻
血
衄
衅
衆
行
衍
術
衔
街
衙
衛
衝
衞
衡
衢
衣
补
表
衩
衫
衬
衮
衰
衲
衷
衹
衾
衿
袁
袂
袄
袅
袈
袋
袍
袒
袖
袜
袞
袤
袪
被
袭
袱
裁
裂
装
裆
裊
裏
裔
裕
裘
裙
補
裝
裟
裡
裤
裨
裱
裳
裴
裸
裹
製
裾
褂
複
褐
褒
褓
褔
褚
褥
褪
褫
褲
褶
褻
襁
襄
襟
襠
襪
襬
襯
襲
西
要
覃
覆
覇
見
規
覓
視
覚
覦
覧
親
覬
観
覷
覺
覽
觀
见
观
规
觅
视
览
觉
觊
觎
觐
觑
角
觞
解
觥
触
觸
言
訂
計
訊
討
訓
訕
訖
託
記
訛
訝
訟
訣
訥
訪
設
許
訳
訴
訶
診
註
証
詆
詐
詔
評
詛
詞
詠
詡
詢
詣
試
詩
詫
詬
詭
詮
詰
話
該
詳
詹
詼
誅
誇
誉
誌
認
誓
誕
誘
語
誠
誡
誣
誤
誥
誦
誨
說
説
読
誰
課
誹
誼
調
諄
談
請
諏
諒
論
諗
諜
諡
諦
諧
諫
諭
諮
諱
諳
諷
諸
諺
諾
謀
謁
謂
謄
謊
謎
謐
謔
謗
謙
講
謝
謠
謨
謬
謹
謾
譁
證
譎
譏
識
譙
譚
譜
警
譬
譯
議
譲
譴
護
譽
讀
變
讓
讚
讞
计
订
认
讥
讧
讨
让
讪
讫
训
议
讯
记
讲
讳
讴
讶
讷
许
讹
论
讼
讽
设
访
诀
证
诃
评
诅
识
诈
诉
诊
诋
词
诏
译
试
诗
诘
诙
诚
诛
话
诞
诟
诠
诡
询
诣
诤
该
详
诧
诩
诫
诬
语
误
诰
诱
诲
说
诵
诶
请
诸
诺
读
诽
课
诿
谀
谁
调
谄
谅
谆
谈
谊
谋
谌
谍
谎
谏
谐
谑
谒
谓
谔
谕
谗
谘
谙
谚
谛
谜
谟
谢
谣
谤
谥
谦
谧
谨
谩
谪
谬
谭
谯
谱
谲
谴
谶
谷
豁
豆
豇
豈
豉
豊
豌
豎
豐
豔
豚
象
豢
豪
豫
豬
豹
豺
貂
貅
貌
貓
貔
貘
貝
貞
負
財
貢
貧
貨
販
貪
貫
責
貯
貰
貳
貴
貶
買
貸
費
貼
貽
貿
賀
賁
賂
賃
賄
資
賈
賊
賑
賓
賜
賞
賠
賡
賢
賣
賤
賦
質
賬
賭
賴
賺
購
賽
贅
贈
贊
贍
贏
贓
贖
贛
贝
贞
负
贡
财
责
贤
败
账
货
质
贩
贪
贫
贬
购
贮
贯
贰
贱
贲
贴
贵
贷
贸
费
贺
贻
贼
贾
贿
赁
赂
赃
资
赅
赈
赊
赋
赌
赎
赏
赐
赓
赔
赖
赘
赚
赛
赝
赞
赠
赡
赢
赣
赤
赦
赧
赫
赭
走
赳
赴
赵
赶
起
趁
超
越
趋
趕
趙
趟
趣
趨
足
趴
趵
趸
趺
趾
跃
跄
跆
跋
跌
跎
跑
跖
跚
跛
距
跟
跡
跤
跨
跩
跪
路
跳
践
跷
跹
跺
跻
踉
踊
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##殡
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##髏
##髒
##髓
##體
##髖
##高
##髦
##髪
##髮
##髯
##髻
##鬃
##鬆
##鬍
##鬓
##鬚
##鬟
##鬢
##鬣
##鬥
##鬧
##鬱
##鬼
##魁
##魂
##魄
##魅
##魇
##魍
##魏
##魔
##魘
##魚
##魯
##魷
##鮑
##鮨
##鮪
##鮭
##鮮
##鯉
##鯊
##鯖
##鯛
##鯨
##鯰
##鯽
##鰍
##鰓
##鰭
##鰲
##鰻
##鰾
##鱈
##鱉
##鱔
##鱗
##鱷
##鱸
##鱼
##鱿
##鲁
##鲈
##鲍
##鲑
##鲛
##鲜
##鲟
##鲢
##鲤
##鲨
##鲫
##鲱
##鲲
##鲶
##鲷
##鲸
##鳃
##鳄
##鳅
##鳌
##鳍
##鳕
##鳖
##鳗
##鳝
##鳞
##鳥
##鳩
##鳳
##鳴
##鳶
##鴉
##鴕
##鴛
##鴦
##鴨
##鴻
##鴿
##鵑
##鵜
##鵝
##鵡
##鵬
##鵰
##鵲
##鶘
##鶩
##鶯
##鶴
##鷗
##鷲
##鷹
##鷺
##鸚
##鸞
##鸟
##鸠
##鸡
##鸢
##鸣
##鸥
##鸦
##鸨
##鸪
##鸭
##鸯
##鸳
##鸵
##鸽
##鸾
##鸿
##鹂
##鹃
##鹄
##鹅
##鹈
##鹉
##鹊
##鹌
##鹏
##鹑
##鹕
##鹘
##鹜
##鹞
##鹤
##鹦
##鹧
##鹫
##鹭
##鹰
##鹳
##鹵
##鹹
##鹼
##鹽
##鹿
##麂
##麋
##麒
##麓
##麗
##麝
##麟
##麥
##麦
##麩
##麴
##麵
##麸
##麺
##麻
##麼
##麽
##麾
##黃
##黄
##黍
##黎
##黏
##黑
##黒
##黔
##默
##黛
##黜
##黝
##點
##黠
##黨
##黯
##黴
##鼋
##鼎
##鼐
##鼓
##鼠
##鼬
##鼹
##鼻
##鼾
##齁
##齊
##齋
##齐
##齒
##齡
##齢
##齣
##齦
##齿
##龄
##龅
##龈
##龊
##龋
##龌
##龍
##龐
##龔
##龕
##龙
##龚
##龛
##龜
##龟
##︰
##︱
##︶
##︿
##﹁
##﹂
##﹍
##﹏
##﹐
##﹑
##﹒
##﹔
##﹕
##﹖
##﹗
##﹙
##﹚
##﹝
##﹞
##﹡
##﹣
##！
##＂
##＃
##＄
##％
##＆
##＇
##（
##）
##＊
##，
##－
##．
##／
##：
##；
##＜
##？
##＠
##［
##＼
##］
##＾
##＿
##｀
##ｆ
##ｈ
##ｊ
##ｕ
##ｗ
##ｚ
##｛
##｝
##｡
##｢
##｣
##､
##･
##ｯ
##ｰ
##ｲ
##ｸ
##ｼ
##ｽ
##ﾄ
##ﾉ
##ﾌ
##ﾗ
##ﾙ
##ﾝ
##ﾞ
##ﾟ
##￣
##￥
##👍
##🔥
##😂
##😎
================================================
FILE: bert-chinese-web/config.py
================================================
import os
root = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
bert_base_chinese = os.path.join(root, 'bert-base-chinese/')
# run device
# or cuda
device = 'cpu'
# model
max_summary_size = 128
load_from = os.path.join(root, 'models/bert_classifier/model_s.pt')
vocab_path = os.path.join(bert_base_chinese, 'vocab.txt')
bert_config_path = os.path.join(bert_base_chinese, 'config.json')
# web
iphost = '127.0.0.1'
port = 8080
================================================
FILE: bert-chinese-web/predict.py
================================================
#!/usr/bin/env python
import torch
from src.models.model_builder_LAI import Summarizer
from src.prepro.data_builder import BertData, BatchExample
from config import load_from, bert_config_path, vocab_path, max_summary_size
import os
class Bert_summary_model(object):
def __init__(self, device=torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available()) else "cpu")):
self.device = device
self.data_process = BertData(vocab_path=vocab_path, device=device)
self.model = self.load_model(load_from)
self.max_process_len = self.model.bert_config.max_position_embeddings - 2
def load_model(self, load_from):
checkpoint = torch.load(load_from, map_location=lambda storage, loc: storage)
print('loading....', load_from)
model = Summarizer(self.device, bert_config_path=bert_config_path)
model.load_cp(checkpoint)
model.eval()
return model
def save(self):
model_state_dict = self.model.state_dict()
checkpoint = {
'model': model_state_dict,
}
checkpoint_path = os.path.join('models/bert_classifier', 'model_s.pt')
if not os.path.exists(checkpoint_path):
torch.save(checkpoint, checkpoint_path)
return checkpoint, checkpoint_path
print('saved:', checkpoint_path)
def long_predict(self, document: str, max_summary_size=max_summary_size, min_sent_num=3):
assert len(document) > self.max_process_len, '不够长'
# 超过这个长度的切开
document_splits = self.data_process.split_long_doc(document, self.max_process_len)
predict_s = [self.predict(document=doc_i, max_summary_size=max_summary_size) for doc_i in document_splits]
rt = ''.join(predict_s)
# 新的摘要，如果句子还太多
# document_splits = self.data_process.split_long_doc(rt, self.max_process_len)
example, document_splits = self.data_process.preprocess(rt, min_sent_num=min_sent_num)
if len(rt) > self.max_process_len and len(document_splits) <= 3:
txt = document_splits[0]
# 如果第一句话就超过了最大限定长度（总有一些奇葩句子就是这么变态）
if len(txt) > max_summary_size:
txt_arr = txt.split('，')
txt = ''
for ti in txt_arr:
if len(txt + ti) < max_summary_size:
txt += ti
else:
txt += ti
txt = txt[:max_summary_size]
break
else:
for ti in document_splits[1:]:
if len(txt + ti) < self.max_process_len:
txt += ti
else:
txt += ti
txt = txt[:max_summary_size]
break
rt = txt
# 依然满足长文本预测逻辑，继续递归下去
elif len(rt) > self.max_process_len and len(document_splits) > min_sent_num:
rt = self.long_predict(rt)
# 句子量满足了，但是总文本还是太长了，就缩小句子数
else:
# 此时 len(rt)一定 < self.max_process_len ，进行正式predict逻辑
rt = self.predict(rt, max_summary_size, min_sent_num)
return rt
def predict(self, document: str, max_summary_size=max_summary_size, min_sent_num=3):
# 如果低于最大要求长度，就不做摘要了
if len(document) <= max_summary_size:
return document
# 进行切分，如果句子数量低于min_sent_num返回的会是None（就2句话，模型取min_sent_num句最核心的），
example, doc_sents = self.data_process.preprocess(document, min_sent_num=min_sent_num)
if example is None or (len(document) > self.max_process_len) or len(doc_sents) <= min_sent_num:
# 特殊问题特殊处理，（就2句话，还非常长，还预测干嘛？直接截断返回）
return ''.join(doc_sents)[:max_summary_size]
# _____推断_____
o_sent_scores, _ = self.model(example.src, example.segs, example.clss, example.src_mask, example.cls_mask)
o_sent_scores_np = o_sent_scores.cpu().detach().numpy()
sort_idx = o_sent_scores_np.argsort()
# socore,大到小 索引
key_idx = sort_idx.tolist()[0][::-1]
summary_idx = []
tp_summary = ''
for ki in key_idx:
sent_i = doc_sents[ki]
if len(tp_summary) + len(sent_i) < max_summary_size:
summary_idx.append(ki)
tp_summary += sent_i
# 以文章顺序写出
summary_idx = sorted(summary_idx)
key_sents = [doc_sents[i] for i in summary_idx]
rt = ''.join(key_sents)
return rt
if __name__ == '__main__':
bert_summary_model = Bert_summary_model()
bert_summary_model.test_batch_example()
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/models/__init__.py
================================================
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/models/encoder.py
================================================
import math
import torch
import torch.nn as nn
from src.models.neural import MultiHeadedAttention, PositionwiseFeedForward
from src.models.rnn import LayerNormLSTM
class Classifier(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(Classifier, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(hidden_size, 1)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, sents_vec, mask_cls):
h = self.linear1(sents_vec).squeeze(-1)
sent_scores = self.sigmoid(h) * mask_cls.float()
return sent_scores
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, dropout, dim, max_len=5000):
pe = torch.zeros(max_len, dim)
position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp((torch.arange(0, dim, 2, dtype=torch.float) *
-(math.log(10000.0) / dim)))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position.float() * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position.float() * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0)
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.register_buffer('pe', pe)
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
self.dim = dim
def forward(self, emb, step=None):
emb = emb * math.sqrt(self.dim)
if (step):
emb = emb + self.pe[:, step][:, None, :]
else:
emb = emb + self.pe[:, :emb.size(1)]
emb = self.dropout(emb)
return emb
def get_emb(self, emb):
return self.pe[:, :emb.size(1)]
class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, d_model, heads, d_ff, dropout):
super(TransformerEncoderLayer, self).__init__()
self.self_attn = MultiHeadedAttention(
heads, d_model, dropout=dropout)
self.feed_forward = PositionwiseFeedForward(d_model, d_ff, dropout)
self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_model, eps=1e-6)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, iter, query, inputs, mask):
if (iter != 0):
input_norm = self.layer_norm(inputs)
else:
input_norm = inputs
mask = mask.unsqueeze(1)
context = self.self_attn(input_norm, input_norm, input_norm,
mask=mask)
out = self.dropout(context) + inputs
return self.feed_forward(out)
class TransformerInterEncoder(nn.Module):
def __init__(self, d_model, d_ff, heads, dropout, num_inter_layers=0):
super(TransformerInterEncoder, self).__init__()
self.d_model = d_model
self.num_inter_layers = num_inter_layers
self.pos_emb = PositionalEncoding(dropout, d_model)
self.transformer_inter = nn.ModuleList(
[TransformerEncoderLayer(d_model, heads, d_ff, dropout)
for _ in range(num_inter_layers)])
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_model, eps=1e-6)
self.wo = nn.Linear(d_model, 1, bias=True)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, top_vecs, mask):
""" See :obj:`EncoderBase.forward()`"""
batch_size, n_sents = top_vecs.size(0), top_vecs.size(1)
pos_emb = self.pos_emb.pe[:, :n_sents]
x = top_vecs * mask[:, :, None].float()
x = x + pos_emb
for i in range(self.num_inter_layers):
x = self.transformer_inter[i](i, x, x, 1 - mask) # all_sents * max_tokens * dim
x = self.layer_norm(x)
sent_scores = self.sigmoid(self.wo(x))
sent_scores = sent_scores.squeeze(-1) * mask.float()
return sent_scores
class RNNEncoder(nn.Module):
def __init__(self, bidirectional, num_layers, input_size,
hidden_size, dropout=0.0):
super(RNNEncoder, self).__init__()
num_directions = 2 if bidirectional else 1
assert hidden_size % num_directions == 0
hidden_size = hidden_size // num_directions
self.rnn = LayerNormLSTM(
input_size=input_size,
hidden_size=hidden_size,
num_layers=num_layers,
bidirectional=bidirectional)
self.wo = nn.Linear(num_directions * hidden_size, 1, bias=True)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x, mask):
"""See :func:`EncoderBase.forward()`"""
x = torch.transpose(x, 1, 0)
memory_bank, _ = self.rnn(x)
memory_bank = self.dropout(memory_bank) + x
memory_bank = torch.transpose(memory_bank, 1, 0)
sent_scores = self.sigmoid(self.wo(memory_bank))
sent_scores = sent_scores.squeeze(-1) * mask.float()
return sent_scores
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/models/model_builder_LAI.py
================================================
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertConfig
from src.models.encoder import Classifier
class Bert(nn.Module):
def __init__(self, bert_config):
super(Bert, self).__init__()
self.model = BertModel(bert_config)
def forward(self, x, segs, mask):
encoded_layers, _ = self.model(x, attention_mask=mask, token_type_ids=segs)
# top_vec = encoded_layers[-1]
return encoded_layers
class Summarizer(nn.Module):
def __init__(self, device, bert_config_path=None):
super(Summarizer, self).__init__()
self.device = device
self.bert_config = BertConfig.from_json_file(bert_config_path)
self.bert = Bert(self.bert_config)
self.encoder = Classifier(self.bert.model.config.hidden_size)
self.to(device)
def load_cp(self, pt):
self.load_state_dict(pt['model'], strict=True)
def forward(self, x, segs, clss, mask, mask_cls, sentence_range=None):
top_vec = self.bert(x, segs, mask)
sents_vec = top_vec[torch.arange(top_vec.size(0)).unsqueeze(1), clss]
sents_vec = sents_vec * mask_cls[:, :, None].float()
sent_scores = self.encoder(sents_vec, mask_cls).squeeze(-1)
return sent_scores, mask_cls
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/models/neural.py
================================================
import math
import torch
import torch.nn as nn
def gelu(x):
return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(math.sqrt(2 / math.pi) * (x + 0.044715 * torch.pow(x, 3))))
class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
""" A two-layer Feed-Forward-Network with residual layer norm.
Args:
d_model (int): the size of input for the first-layer of the FFN.
d_ff (int): the hidden layer size of the second-layer
of the FNN.
dropout (float): dropout probability in :math:`[0, 1)`.
"""
def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):
super(PositionwiseFeedForward, self).__init__()
self.w_1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
self.w_2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_model, eps=1e-6)
self.actv = gelu
self.dropout_1 = nn.Dropout(dropout)
self.dropout_2 = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
inter = self.dropout_1(self.actv(self.w_1(self.layer_norm(x))))
output = self.dropout_2(self.w_2(inter))
return output + x
class MultiHeadedAttention(nn.Module):
"""
Multi-Head Attention module from
"Attention is All You Need"
:cite:`DBLP:journals/corr/VaswaniSPUJGKP17`.
Similar to standard `dot` attention but uses
multiple attention distributions simulataneously
to select relevant items.
.. mermaid::
graph BT
A[key]
B[value]
C[query]
O[output]
subgraph Attn
D[Attn 1]
E[Attn 2]
F[Attn N]
end
A --> D
C --> D
A --> E
C --> E
A --> F
C --> F
D --> O
E --> O
F --> O
B --> O
Also includes several additional tricks.
Args:
head_count (int): number of parallel heads
model_dim (int): the dimension of keys/values/queries,
must be divisible by head_count
dropout (float): dropout parameter
"""
def __init__(self, head_count, model_dim, dropout=0.1, use_final_linear=True):
assert model_dim % head_count == 0
self.dim_per_head = model_dim // head_count
self.model_dim = model_dim
super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
self.head_count = head_count
self.linear_keys = nn.Linear(model_dim,
head_count * self.dim_per_head)
self.linear_values = nn.Linear(model_dim,
head_count * self.dim_per_head)
self.linear_query = nn.Linear(model_dim,
head_count * self.dim_per_head)
self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.use_final_linear = use_final_linear
if (self.use_final_linear):
self.final_linear = nn.Linear(model_dim, model_dim)
def forward(self, key, value, query, mask=None,
layer_cache=None, type=None, predefined_graph_1=None):
"""
Compute the context vector and the attention vectors.
Args:
key (`FloatTensor`): set of `key_len`
key vectors `[batch, key_len, dim]`
value (`FloatTensor`): set of `key_len`
value vectors `[batch, key_len, dim]`
query (`FloatTensor`): set of `query_len`
query vectors `[batch, query_len, dim]`
mask: binary mask indicating which keys have
non-zero attention `[batch, query_len, key_len]`
Returns:
(`FloatTensor`, `FloatTensor`) :
* output context vectors `[batch, query_len, dim]`
* one of the attention vectors `[batch, query_len, key_len]`
"""
# CHECKS
# batch, k_len, d = key.size()
# batch_, k_len_, d_ = value.size()
# aeq(batch, batch_)
# aeq(k_len, k_len_)
# aeq(d, d_)
# batch_, q_len, d_ = query.size()
# aeq(batch, batch_)
# aeq(d, d_)
# aeq(self.model_dim % 8, 0)
# if mask is not None:
# batch_, q_len_, k_len_ = mask.size()
# aeq(batch_, batch)
# aeq(k_len_, k_len)
# aeq(q_len_ == q_len)
# END CHECKS
batch_size = key.size(0)
dim_per_head = self.dim_per_head
head_count = self.head_count
key_len = key.size(1)
query_len = query.size(1)
def shape(x):
""" projection """
return x.view(batch_size, -1, head_count, dim_per_head) \
.transpose(1, 2)
def unshape(x):
""" compute context """
return x.transpose(1, 2).contiguous() \
.view(batch_size, -1, head_count * dim_per_head)
# 1) Project key, value, and query.
if layer_cache is not None:
if type == "self":
query, key, value = self.linear_query(query), \
self.linear_keys(query), \
self.linear_values(query)
key = shape(key)
value = shape(value)
if layer_cache is not None:
device = key.device
if layer_cache["self_keys"] is not None:
key = torch.cat(
(layer_cache["self_keys"].to(device), key),
dim=2)
if layer_cache["self_values"] is not None:
value = torch.cat(
(layer_cache["self_values"].to(device), value),
dim=2)
layer_cache["self_keys"] = key
layer_cache["self_values"] = value
elif type == "context":
query = self.linear_query(query)
if layer_cache is not None:
if layer_cache["memory_keys"] is None:
key, value = self.linear_keys(key), \
self.linear_values(value)
key = shape(key)
value = shape(value)
else:
key, value = layer_cache["memory_keys"], \
layer_cache["memory_values"]
layer_cache["memory_keys"] = key
layer_cache["memory_values"] = value
else:
key, value = self.linear_keys(key), \
self.linear_values(value)
key = shape(key)
value = shape(value)
else:
key = self.linear_keys(key)
value = self.linear_values(value)
query = self.linear_query(query)
key = shape(key)
value = shape(value)
query = shape(query)
key_len = key.size(2)
query_len = query.size(2)
# 2) Calculate and scale scores.
query = query / math.sqrt(dim_per_head)
scores = torch.matmul(query, key.transpose(2, 3))
if mask is not None:
mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(scores)
scores = scores.masked_fill(mask, -1e18)
# 3) Apply attention dropout and compute context vectors.
attn = self.softmax(scores)
if (not predefined_graph_1 is None):
attn_masked = attn[:, -1] * predefined_graph_1
attn_masked = attn_masked / (torch.sum(attn_masked, 2).unsqueeze(2) + 1e-9)
attn = torch.cat([attn[:, :-1], attn_masked.unsqueeze(1)], 1)
drop_attn = self.dropout(attn)
if (self.use_final_linear):
context = unshape(torch.matmul(drop_attn, value))
output = self.final_linear(context)
return output
else:
context = torch.matmul(drop_attn, value)
return context
# CHECK
# batch_, q_len_, d_ = output.size()
# aeq(q_len, q_len_)
# aeq(batch, batch_)
# aeq(d, d_)
# Return one attn
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/models/optimizers.py
================================================
""" Optimizers class """
import torch
import torch.optim as optim
from torch.nn.utils import clip_grad_norm_
def use_gpu(opt):
"""
Creates a boolean if gpu used
"""
return (hasattr(opt, 'gpu_ranks') and len(opt.gpu_ranks) > 0) or \
(hasattr(opt, 'gpu') and opt.gpu > -1)
def build_optim(model, opt, checkpoint):
""" Build optimizer """
saved_optimizer_state_dict = None
if opt.train_from:
optim = checkpoint['optim']
# We need to save a copy of optim.optimizer.state_dict() for setting
# the, optimizer state later on in Stage 2 in this method, since
# the method optim.set_parameters(model.parameters()) will overwrite
# optim.optimizer, and with ith the values stored in
# optim.optimizer.state_dict()
saved_optimizer_state_dict = optim.optimizer.state_dict()
else:
optim = Optimizer(
opt.optim, opt.learning_rate, opt.max_grad_norm,
lr_decay=opt.learning_rate_decay,
start_decay_steps=opt.start_decay_steps,
decay_steps=opt.decay_steps,
beta1=opt.adam_beta1,
beta2=opt.adam_beta2,
adagrad_accum=opt.adagrad_accumulator_init,
decay_method=opt.decay_method,
warmup_steps=opt.warmup_steps)
# Stage 1:
# Essentially optim.set_parameters (re-)creates and optimizer using
# model.paramters() as parameters that will be stored in the
# optim.optimizer.param_groups field of the torch optimizer class.
# Importantly, this method does not yet load the optimizer state, as
# essentially it builds a new optimizer with empty optimizer state and
# parameters from the model.
optim.set_parameters(model.named_parameters())
if opt.train_from:
# Stage 2: In this stage, which is only performed when loading an
# optimizer from a checkpoint, we load the saved_optimizer_state_dict
# into the re-created optimizer, to set the optim.optimizer.state
# field, which was previously empty. For this, we use the optimizer
# state saved in the "saved_optimizer_state_dict" variable for
# this purpose.
# See also: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/2830
optim.optimizer.load_state_dict(saved_optimizer_state_dict)
# Convert back the state values to cuda type if applicable
if use_gpu(opt):
for state in optim.optimizer.state.values():
for k, v in state.items():
if torch.is_tensor(v):
state[k] = v.cuda()
# We want to make sure that indeed we have a non-empty optimizer state
# when we loaded an existing model. This should be at least the case
# for Adam, which saves "exp_avg" and "exp_avg_sq" state
# (Exponential moving average of gradient and squared gradient values)
if (optim.method == 'adam') and (len(optim.optimizer.state) < 1):
raise RuntimeError(
"Error: loaded Adam optimizer from existing model" +
" but optimizer state is empty")
return optim
class MultipleOptimizer(object):
""" Implement multiple optimizers needed for sparse adam """
def __init__(self, op):
""" ? """
self.optimizers = op
def zero_grad(self):
""" ? """
for op in self.optimizers:
op.zero_grad()
def step(self):
""" ? """
for op in self.optimizers:
op.step()
@property
def state(self):
""" ? """
return {k: v for op in self.optimizers for k, v in op.state.items()}
def state_dict(self):
""" ? """
return [op.state_dict() for op in self.optimizers]
def load_state_dict(self, state_dicts):
""" ? """
assert len(state_dicts) == len(self.optimizers)
for i in range(len(state_dicts)):
self.optimizers[i].load_state_dict(state_dicts[i])
class Optimizer(object):
"""
Controller class for optimization. Mostly a thin
wrapper for `optim`, but also useful for implementing
rate scheduling beyond what is currently available.
Also implements necessary methods for training RNNs such
as grad manipulations.
Args:
method (:obj:`str`): one of [sgd, adagrad, adadelta, adam]
lr (float): learning rate
lr_decay (float, optional): learning rate decay multiplier
start_decay_steps (int, optional): step to start learning rate decay
beta1, beta2 (float, optional): parameters for adam
adagrad_accum (float, optional): initialization parameter for adagrad
decay_method (str, option): custom decay options
warmup_steps (int, option): parameter for `noam` decay
We use the default parameters for Adam that are suggested by
the original paper https://arxiv.org/pdf/1412.6980.pdf
These values are also used by other established implementations,
e.g. https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/AdamOptimizer
https://keras.io/optimizers/
Recently there are slightly different values used in the paper
"Attention is all you need"
https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf, particularly the value beta2=0.98
was used there however, beta2=0.999 is still arguably the more
established value, so we use that here as well
"""
def __init__(self, method, learning_rate, max_grad_norm,
lr_decay=1, start_decay_steps=None, decay_steps=None,
beta1=0.9, beta2=0.999,
adagrad_accum=0.0,
decay_method=None,
warmup_steps=4000
):
self.last_ppl = None
self.learning_rate = learning_rate
self.original_lr = learning_rate
self.max_grad_norm = max_grad_norm
self.method = method
self.lr_decay = lr_decay
self.start_decay_steps = start_decay_steps
self.decay_steps = decay_steps
self.start_decay = False
self._step = 0
self.betas = [beta1, beta2]
self.adagrad_accum = adagrad_accum
self.decay_method = decay_method
self.warmup_steps = warmup_steps
def set_parameters(self, params):
""" ? """
self.params = []
self.sparse_params = []
for k, p in params:
if p.requires_grad:
if self.method != 'sparseadam' or "embed" not in k:
self.params.append(p)
else:
self.sparse_params.append(p)
if self.method == 'sgd':
self.optimizer = optim.SGD(self.params, lr=self.learning_rate)
elif self.method == 'adagrad':
self.optimizer = optim.Adagrad(self.params, lr=self.learning_rate)
for group in self.optimizer.param_groups:
for p in group['params']:
self.optimizer.state[p]['sum'] = self.optimizer \
.state[p]['sum'].fill_(self.adagrad_accum)
elif self.method == 'adadelta':
self.optimizer = optim.Adadelta(self.params, lr=self.learning_rate)
elif self.method == 'adam':
self.optimizer = optim.Adam(self.params, lr=self.learning_rate,
betas=self.betas, eps=1e-9)
elif self.method == 'sparseadam':
self.optimizer = MultipleOptimizer(
[optim.Adam(self.params, lr=self.learning_rate,
betas=self.betas, eps=1e-8),
optim.SparseAdam(self.sparse_params, lr=self.learning_rate,
betas=self.betas, eps=1e-8)])
else:
raise RuntimeError("Invalid optim method: " + self.method)
def _set_rate(self, learning_rate):
self.learning_rate = learning_rate
if self.method != 'sparseadam':
self.optimizer.param_groups[0]['lr'] = self.learning_rate
else:
for op in self.optimizer.optimizers:
op.param_groups[0]['lr'] = self.learning_rate
def step(self):
"""Update the model parameters based on current gradients.
Optionally, will employ gradient modification or update learning
rate.
"""
self._step += 1
# Decay method used in tensor2tensor.
if self.decay_method == "noam":
self._set_rate(
self.original_lr *
min(self._step ** (-0.5),
self._step * self.warmup_steps ** (-1.5)))
# self._set_rate(self.original_lr *self.model_size ** (-0.5) *min(1.0, self._step / self.warmup_steps)*max(self._step, self.warmup_steps)**(-0.5))
# Decay based on start_decay_steps every decay_steps
else:
if ((self.start_decay_steps is not None) and (
self._step >= self.start_decay_steps)):
self.start_decay = True
if self.start_decay:
if ((self._step - self.start_decay_steps)
% self.decay_steps == 0):
self.learning_rate = self.learning_rate * self.lr_decay
if self.method != 'sparseadam':
self.optimizer.param_groups[0]['lr'] = self.learning_rate
if self.max_grad_norm:
clip_grad_norm_(self.params, self.max_grad_norm)
self.optimizer.step()
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/models/rnn.py
================================================
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
class LayerNormLSTMCell(nn.LSTMCell):
def __init__(self, input_size, hidden_size, bias=True):
super().__init__(input_size, hidden_size, bias)
self.ln_ih = nn.LayerNorm(4 * hidden_size)
self.ln_hh = nn.LayerNorm(4 * hidden_size)
self.ln_ho = nn.LayerNorm(hidden_size)
def forward(self, input, hidden=None):
self.check_forward_input(input)
if hidden is None:
hx = input.new_zeros(input.size(0), self.hidden_size, requires_grad=False)
cx = input.new_zeros(input.size(0), self.hidden_size, requires_grad=False)
else:
hx, cx = hidden
self.check_forward_hidden(input, hx, '[0]')
self.check_forward_hidden(input, cx, '[1]')
gates = self.ln_ih(F.linear(input, self.weight_ih, self.bias_ih)) \
+ self.ln_hh(F.linear(hx, self.weight_hh, self.bias_hh))
i, f, o = gates[:, :(3 * self.hidden_size)].sigmoid().chunk(3, 1)
g = gates[:, (3 * self.hidden_size):].tanh()
cy = (f * cx) + (i * g)
hy = o * self.ln_ho(cy).tanh()
return hy, cy
class LayerNormLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers=1, bias=True, bidirectional=False):
super().__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.bidirectional = bidirectional
num_directions = 2 if bidirectional else 1
self.hidden0 = nn.ModuleList([
LayerNormLSTMCell(input_size=(input_size if layer == 0 else hidden_size * num_directions),
hidden_size=hidden_size, bias=bias)
for layer in range(num_layers)
])
if self.bidirectional:
self.hidden1 = nn.ModuleList([
LayerNormLSTMCell(input_size=(input_size if layer == 0 else hidden_size * num_directions),
hidden_size=hidden_size, bias=bias)
for layer in range(num_layers)
])
def forward(self, input, hidden=None):
seq_len, batch_size, hidden_size = input.size() # supports TxNxH only
num_directions = 2 if self.bidirectional else 1
if hidden is None:
hx = input.new_zeros(self.num_layers * num_directions, batch_size, self.hidden_size, requires_grad=False)
cx = input.new_zeros(self.num_layers * num_directions, batch_size, self.hidden_size, requires_grad=False)
else:
hx, cx = hidden
ht = [[None, ] * (self.num_layers * num_directions)] * seq_len
ct = [[None, ] * (self.num_layers * num_directions)] * seq_len
if self.bidirectional:
xs = input
for l, (layer0, layer1) in enumerate(zip(self.hidden0, self.hidden1)):
l0, l1 = 2 * l, 2 * l + 1
h0, c0, h1, c1 = hx[l0], cx[l0], hx[l1], cx[l1]
for t, (x0, x1) in enumerate(zip(xs, reversed(xs))):
ht[t][l0], ct[t][l0] = layer0(x0, (h0, c0))
h0, c0 = ht[t][l0], ct[t][l0]
t = seq_len - 1 - t
ht[t][l1], ct[t][l1] = layer1(x1, (h1, c1))
h1, c1 = ht[t][l1], ct[t][l1]
xs = [torch.cat((h[l0], h[l1]), dim=1) for h in ht]
y = torch.stack(xs)
hy = torch.stack(ht[-1])
cy = torch.stack(ct[-1])
else:
h, c = hx, cx
for t, x in enumerate(input):
for l, layer in enumerate(self.hidden0):
ht[t][l], ct[t][l] = layer(x, (h[l], c[l]))
x = ht[t][l]
h, c = ht[t], ct[t]
y = torch.stack([h[-1] for h in ht])
hy = torch.stack(ht[-1])
cy = torch.stack(ct[-1])
return y, (hy, cy)
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/others/__init__.py
================================================
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/others/utils.py
================================================
import re
import argparse
def doc_split(doc: str):
doc = filter(doc)
# 给主体文本切成单个句子
doc_sents = re.split(r"([。|\？|!|；|;])", doc)
# 过滤空句子
doc_sents = [str(ds) for ds in doc_sents if ds != '']
doc_sents.append("")
doc_sents = ["".join(i) for i in zip(doc_sents[0::2], doc_sents[1::2])]
doc_sents = [di for di in doc_sents if len(di) >= 2]
return doc_sents
def sent_token_split(doc):
doc = str(doc)
doc_split = list(doc)
return doc_split
def filter_chinese_space(text: str) -> int:
'''
只给中文中的空格去除
:param x:
:return:
'''
match_regex = re.compile(u'[\u4e00-\u9fa5。\.,，:：《》、\(\)（）]{1} +(?<![a-zA-Z])|\d+ +| +\d+|[a-z A-Z]+')
should_replace_list = match_regex.findall(text)
order_replace_list = sorted(should_replace_list, key=lambda i: len(i), reverse=True)
for i in order_replace_list:
if i == u' ':
continue
new_i = i.strip()
text = text.replace(i, new_i)
return text
def filter(x: str):
x = str(x).replace('<br>', '。')
x = filter_chinese_space(x)
dr = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
dr2 = re.compile(r'{[^}]+}', re.S)
if x is None or str(x) == 'Nan' or str(x) == 'nan':
return x
x = dr.sub('', x)
x = dr2.sub('', x)
x = x.replace('\u3000', '')
# x = x.replace(' ', '')
x = x.strip()
return x
def str2bool(v):
if v.lower() in ('yes', 'true', 't', 'y', '1'):
return True
elif v.lower() in ('no', 'false', 'f', 'n', '0'):
return False
else:
raise argparse.ArgumentTypeError('Boolean value expected.')
def int_arr_to_str(arr: list):
arr = [str(i) for i in arr]
return ' '.join(arr)
def label_to_idx(label_arr: list):
# 词袋形 label arr，转成 索引位置：[1,0,1,1,0]>>>>>[0,2,3]
return [i for i, li in enumerate(label_arr) if li == 1]
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/prepro/__init__.py
================================================
================================================
FILE: bert-chinese-web/src/prepro/data_builder.py
================================================
# -*- coding: utf-8 -*
from transformers import BertTokenizer
from src.others.utils import filter, doc_split, sent_token_split
import torch
class BatchExample(object):
def _pad(self, data, pad_id, width=-1):
if width == -1:
width = max(len(d) for d in data)
rtn_data = [d + [pad_id] * (width - len(d)) for d in data]
return rtn_data
def __init__(self, batch_example=None, device=None):
if batch_example is not None:
self.batch_size = len(batch_example)
if batch_example != []:
pre_src = [e.src.cpu().numpy().tolist()[0] for e in batch_example]
pre_segs = [e.segs.cpu().numpy().tolist()[0] for e in batch_example]
pre_clss = [e.clss.cpu().numpy().tolist()[0] for e in batch_example]
src = torch.tensor(self._pad(pre_src, 0))
segs = torch.tensor(self._pad(pre_segs, 0))
mask = ~(src == 0)
clss = torch.tensor(self._pad(pre_clss, -1))
mask_cls = ~ (clss == -1)
clss[clss == -1] = 0
setattr(self, 'clss', clss.to(device))
setattr(self, 'mask_cls', mask_cls.to(device))
setattr(self, 'src', src.to(device))
setattr(self, 'segs', segs.to(device))
setattr(self, 'mask', mask.to(device))
def __len__(self):
return self.batch_size
class Example(object):
def __init__(self, data: list, device=None):
pre_src = [data[0]]
pre_segs = [data[1]]
pre_clss = [data[2]]
src = torch.tensor(pre_src)
src_mask = ~(src == 0)
segs = torch.tensor(pre_segs)
clss = torch.tensor(pre_clss)
cls_mask = ~ (clss == -1)
setattr(self, 'src', src.to(device))
setattr(self, 'src_mask', src_mask.to(device))
setattr(self, 'segs', segs.to(device))
setattr(self, 'clss', clss.to(device))
setattr(self, 'cls_mask', cls_mask.to(device))
class BertData(object):
def __init__(self, vocab_path, device='cpu'):
self.device = device
self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(vocab_path, do_lower_case=True)
self.sep_vid = self.tokenizer.vocab['[SEP]']
self.cls_vid = self.tokenizer.vocab['[CLS]']
self.pad_vid = self.tokenizer.vocab['[PAD]']
def split_long_doc(self, document: str, max_num=510):
document = filter(document)
doc_sents = doc_split(document)
document_list = []
a_temp_doc = ''
if len(doc_sents) <= 1:
return doc_sents
for si in doc_sents:
if len(a_temp_doc) + len(si) > max_num:
document_list.append(a_temp_doc)
a_temp_doc = si
else:
a_temp_doc += si
if a_temp_doc != '':
document_list.append(a_temp_doc)
return document_list
def preprocess(self, document: str, min_sent_num=3):
document = filter(document)
doc_sents = doc_split(document)
if len(doc_sents) <= min_sent_num:
return None, doc_sents
src = [sent_token_split(sent) for sent in doc_sents]
src_txt = [' '.join(sent) for sent in src]
text = ' [SEP] [CLS] '.join(src_txt)
src_subtokens = self.tokenizer.tokenize(text)
# bert,512写死了
src_subtokens = src_subtokens[:510]
src_subtokens = ['[CLS]'] + src_subtokens + ['[SEP]']
src_subtoken_idxs = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(src_subtokens)
_segs = [-1] + [i for i, t in enumerate(src_subtoken_idxs) if t == self.sep_vid]
segs = [_segs[i] - _segs[i - 1] for i in range(1, len(_segs))]
segments_ids = []
for i, s in enumerate(segs):
if i % 2 == 0:
segments_ids += s * [0]
else:
segments_ids += s * [1]
cls_ids = [i for i, t in enumerate(src_subtoken_idxs) if t == self.cls_vid]
data = [src_subtoken_idxs, segments_ids, cls_ids]
example = Example(data, self.device)
return example, doc_sents
================================================
FILE: bert-chinese-web/templates/index.html
================================================
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>demo</title>
<style>
#show p{
color:blue;
float:left;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>金融文本摘要demo</h1>
<textarea id="input" style="width:50%;height:300px;float:left">我们观察文一科技的日线级别走势可以发现，该股曾经在2019年11月26日出现过MACD金叉走势，但我们同样看到，在MACD出现金叉的前后这段时间内，机构资金对其的进攻意愿总体来看并不强烈。根据AI大数据监测，从最近的7个交易日来看，该股的AI机构活跃度有1个交易日站上强势线，显示近段时间伴随着MACD指标的走好，并没有太多的活跃资金对其产生关注。那这是不是意味着这只个股存在金叉失败的风险呢？也不尽然。从文一科技的走势来看，其金叉完成后的走势整体还处于较为平衡的态势中，但由于机构资金关注度不足，多头没法组织有效进攻。这种弱平衡一般会被资金面的变化所取代，如果我们观察到后续的交易日中AI机构活跃度出现连续站上强势线的格局，那么金叉后股价转强的可能性将会大大增加，但若迟迟得不到机构资金驰援，这个位置就需要防范金叉失败。图片那么，机构活跃度之高低是如何在实际操作中影响到股价波动的，其实是一个量变到质变的过程。机构资金在想要放弃关注一只个股时，往往不会出现“突然死亡”的走势，如同今日的文一科技，其下跌并非由于当天机构活跃度的走弱，而是一段时间资金面持续低迷所造成的。在市场展开反弹的时候，投资者更加需要鉴别场内个股是否有机构资金的青睐，往往不受到机构待见的个股反弹力度就比不上市场平均水平，且一旦指数继续回调，反而会面临着比较大的破位压力。以银禧科技为例，在9月下旬指数反弹时，该股反而连续重挫并创出新低。类似这样的弱势股要如何去甄别呢？根据AI大数据监测，该股从8月上旬的这波连续阳线开始，机构活跃度就再也没有上过大牛线，仅仅寥寥数个交易日站上强势线，大部分时间低于强势线甚至低于生命线，伴随着均线的空头排列，这种机构活跃度的表现也恰如其分的反映了活跃资金对其的不闻不问，在这样的背景下，要想脱离底部并展开反弹是比较困难的，相反，如果资金面不给予支持，产生破位也是情理之中的事。AI机构活跃度是通过大数据和AI算法挖掘，分析得出的个股机构资金在短期操作的活跃度情况！众所周知，股价强势拉升多为游资、私募等活跃机构资金在运作。活跃度持续强势，表示机构运作的力度越大！了解更多，请点击查看>>'''
</textarea>
<textarea id="show" style="width:40%;height:300px;float:left;margin-left:20px">摘要</textarea>
<br/>
<br/>
<br/>
<button id="predict" style="width:100px;height:60px;color:red;float:left;clear:left">摘要</button>
</body>
<script>
input_ele=document.getElementById('input');
show_ele=document.getElementById('show');
predict_bth=document.getElementById('predict');
predict.onclick=function(){
input_text=input_ele.value;
//console.log('input_text:'+input_text);
show_ele.innerHTML="预测中，测试环境较慢，请稍等3-5s。。。";
var httpRequest = new XMLHttpRequest();
httpRequest.open('POST', '/api_summary', true);
httpRequest.setRequestHeader("Content-type","application/x-www-form-urlencoded");
httpRequest.send('doc='+input_text);
httpRequest.onreadystatechange = function () {
if (httpRequest.readyState == 4 && httpRequest.status == 200) {
var txt = httpRequest.responseText;
console.log(txt);
show_ele.innerHTML=txt;
}
};
}
</script>
</html>
================================================
FILE: bert-chinese-web/web_main.py
================================================
from flask import Flask
from flask import render_template, request
from predict import Bert_summary_model
from config import iphost, port
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')
@app.route('/api_summary', methods=("GET", "POST"))
def api_summary():
if request.method == "POST":
info = request.values.to_dict()
doc = info['doc']
doc = doc.replace('\n', '')
if len(doc) > sum_model.max_process_len:
summary = sum_model.long_predict(doc)
else:
summary = sum_model.predict(doc)
return summary
else:
return ""
if __name__ == '__main__':
app.jinja_env.auto_reload = True
app.config['TEMPLATES_AUTO_RELOAD'] = True
sum_model = Bert_summary_model()
app.run(host=iphost, port=port, debug=True)
# app.run(host='127.0.0.1', port=8080, debug=True)
================================================
FILE: bert-sum-dataprocess/.idea/.gitignore
================================================
# Default ignored files
/shelf/
/workspace.xml
================================================
FILE: bert-sum-dataprocess/.idea/bert-sum-dataprocess.iml
================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
<component name="NewModuleRootManager">
<content url="file://$MODULE_DIR$" />
<orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.6 (tf15_pt11)" jdkType="Python SDK" />
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
</component>
</module>
================================================
FILE: bert-sum-dataprocess/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml
================================================
<component name="InspectionProjectProfileManager">
<profile version="1.0">
<option name="myName" value="Project Default" />
<inspection_tool class="PyPackageRequirementsInspection" enabled="true" level="WARNING" enabled_by_default="true">
<option name="ignoredPackages">
<value>
<list size="230">
<item index="0" class="java.lang.String" itemvalue="numba" />
<item index="1" class="java.lang.String" itemvalue="greenlet" />
<item index="2" class="java.lang.String" itemvalue="Babel" />
<item index="3" class="java.lang.String" itemvalue="scikit-learn" />
<item index="4" class="java.lang.String" itemvalue="testpath" />
<item index="5" class="java.lang.String" itemvalue="backports.os" />
<item index="6" class="java.lang.String" itemvalue="py" />
<item index="7" class="java.lang.String" itemvalue="patsy" />
<item index="8" class="java.lang.String" itemvalue="ipython-genutils" />
<item index="9" class="java.lang.String" itemvalue="mccabe" />
<item index="10" class="java.lang.String" itemvalue="bleach" />
<item index="11" class="java.lang.String" itemvalue="lxml" />
<item index="12" class="java.lang.String" itemvalue="soupsieve" />
<item index="13" class="java.lang.String" itemvalue="jsonschema" />
<item index="14" class="java.lang.String" itemvalue="xlrd" />
<item index="15" class="java.lang.String" itemvalue="Werkzeug" />
<item index="16" class="java.lang.String" itemvalue="anaconda-project" />
<item index="17" class="java.lang.String" itemvalue="fastcache" />
<item index="18" class="java.lang.String" itemvalue="imageio" />
<item index="19" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-remotedata" />
<item index="20" class="java.lang.String" itemvalue="matplotlib" />
<item index="21" class="java.lang.String" itemvalue="idna" />
<item index="22" class="java.lang.String" itemvalue="Bottleneck" />
<item index="23" class="java.lang.String" itemvalue="networkx" />
<item index="24" class="java.lang.String" itemvalue="pycurl" />
<item index="25" class="java.lang.String" itemvalue="pluggy" />
<item index="26" class="java.lang.String" itemvalue="cffi" />
<item index="27" class="java.lang.String" itemvalue="pep8" />
<item index="28" class="java.lang.String" itemvalue="numpy" />
<item index="29" class="java.lang.String" itemvalue="py4j" />
<item index="30" class="java.lang.String" itemvalue="jdcal" />
<item index="31" class="java.lang.String" itemvalue="alabaster" />
<item index="32" class="java.lang.String" itemvalue="jupyter" />
<item index="33" class="java.lang.String" itemvalue="pyOpenSSL" />
<item index="34" class="java.lang.String" itemvalue="PyWavelets" />
<item index="35" class="java.lang.String" itemvalue="prompt-toolkit" />
<item index="36" class="java.lang.String" itemvalue="QtAwesome" />
<item index="37" class="java.lang.String" itemvalue="glob2" />
<item index="38" class="java.lang.String" itemvalue="Send2Trash" />
<item index="39" class="java.lang.String" itemvalue="imagesize" />
<item index="40" class="java.lang.String" itemvalue="et-xmlfile" />
<item index="41" class="java.lang.String" itemvalue="pathlib2" />
<item index="42" class="java.lang.String" itemvalue="spyder" />
<item index="43" class="java.lang.String" itemvalue="pylint" />
<item index="44" class="java.lang.String" itemvalue="statsmodels" />
<item index="45" class="java.lang.String" itemvalue="isort" />
<item index="46" class="java.lang.String" itemvalue="olefile" />
<item index="47" class="java.lang.String" itemvalue="pytz" />
<item index="48" class="java.lang.String" itemvalue="keyring" />
<item index="49" class="java.lang.String" itemvalue="unicodecsv" />
<item index="50" class="java.lang.String" itemvalue="pytest-astropy" />
<item index="51" class="java.lang.String" itemvalue="traitlets" />
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<item index="53" class="java.lang.String" itemvalue="atomicwrites" />
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</value>
</option>
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<inspection_tool class="PyPep8Inspection" enabled="true" level="WEAK WARNING" enabled_by_default="true">
<option name="ignoredErrors">
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<option value="E302" />
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</option>
</inspection_tool>
<inspection_tool class="PyPep8NamingInspection" enabled="true" level="WEAK WARNING" enabled_by_default="true">
<option name="ignoredErrors">
<list>
<option value="N801" />
<option value="N803" />
</list>
</option>
</inspection_tool>
</profile>
</component>
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FILE: bert-sum-dataprocess/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml
================================================
<component name="InspectionProjectProfileManager">
<settings>
<option name="USE_PROJECT_PROFILE" value="false" />
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</settings>
</component>
================================================
FILE: bert-sum-dataprocess/.idea/misc.xml
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<project version="4">
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.6 (tf15_pt11)" project-jdk-type="Python SDK" />
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================================================
FILE: bert-sum-dataprocess/.idea/modules.xml
================================================
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="ProjectModuleManager">
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</modules>
</component>
</project>
================================================
FILE: bert-sum-dataprocess/README.md
================================================
# bertsum的数据处理
专门的数据处理小项目
================================================
FILE: bert-sum-dataprocess/data/scope.csv
================================================
doc json
sentence1。sentence2。sentence3。sentence4。sentence5。 [[{"sentence":"sentence1"},{"sentence":"sentence4"}]]
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FILE: bert-sum-dataprocess/json_data/LCSTS.test.0.json
================================================
[
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"原",
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[
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"是",
"从",
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"开",
"始",
"；"
],
[
"3",
".",
"要",
"引",
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"，"
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"意",
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"i",
"P",
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"n",
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"并",
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"称",
"“",
"它",
"将",
"会",
"改",
"变",
"世",
"界",
"”",
"，",
"还",
"有",
"人",
"认",
"为",
"他",
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"夸",
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"，",
"然",
"而",
"在",
"8",
"年",
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"，",
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"i",
"P",
"h",
"o",
"n",
"e",
"为",
"代",
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"触",
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"智",
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"手",
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"已",
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[
"未",
"来",
"，",
"智",
"能",
"手",
"机",
"将",
"会",
"成",
"为",
"“",
"真",
"正",
"的",
"个",
"人",
"电",
"脑",
"”",
"，",
"为",
"人",
"类",
"发",
"展",
"做",
"出",
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"有",
"的",
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"巴",
"巴",
"集",
"团",
"1",
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"的",
"计",
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"，",
"打",
"算",
"将",
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"一",
"价",
"值",
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"4",
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"0",
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"美",
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"宝",
"贵",
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"资",
"分",
"配",
"给",
"股",
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"。"
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[
"截",
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"前",
"，",
"雅",
"虎",
"股",
"价",
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"了",
"大",
"约",
"7",
"％",
"，",
"至",
"5",
"1",
".",
"4",
"5",
"美",
"元",
"。"
]
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{
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1
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[
"2",
"0",
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"年",
"，",
"5",
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"卡",
"管",
"家",
"跟",
"宜",
"信",
"等",
"P",
"2",
"P",
"公",
"司",
"合",
"作",
"，",
"推",
"出",
"线",
"上",
"信",
"贷",
"产",
"品",
"“",
"瞬",
"时",
"贷",
"”",
"，",
"其",
"是",
"一",
"种",
"纯",
"在",
"线",
"操",
"作",
"的",
"信",
"贷",
"模",
"式",
"。"
],
[
"5",
"1",
"信",
"用",
"卡",
"管",
"家",
"创",
"始",
"人",
"孙",
"海",
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"说",
"，",
"5",
"1",
"目",
"前",
"每",
"天",
"放",
"贷",
"1",
"0",
"0",
"0",
"万",
"，",
"预",
"计",
"2",
"0",
"1",
"5",
"年",
"，",
"自",
"营",
"产",
"品",
"加",
"上",
"瞬",
"时",
"贷",
"，",
"放",
"贷",
"额",
"度",
"将",
"远",
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"0",
"亿",
"。"
]
]
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1
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"目",
"前",
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"编",
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"语",
"言",
"，",
"我",
"应",
"该",
"学",
"哪",
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"?",
"如",
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"选",
"择",
"“",
"正",
"确",
"”",
"的",
"编",
"程",
"语",
"言",
"进",
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"学",
"习",
"?",
"我",
"所",
"学",
"的",
"语",
"言",
"日",
"后",
"能",
"否",
"成",
"为",
"我",
"获",
"取",
"好",
"生",
"活",
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"?",
"在",
"这",
"个",
"问",
"题",
"上",
"，",
"很",
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"人",
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"曾",
"经",
"给",
"出",
"了",
"他",
"们",
"都",
"看",
"法",
"。"
],
[
"但",
"在",
"我",
"看",
"来",
"，",
"这",
"个",
"问",
"题",
"答",
"案",
"其",
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"常",
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"那",
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"S",
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]
]
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{
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"就",
"应",
"该",
"在",
"哪",
"里",
"，",
"媒",
"体",
"的",
"体",
"制",
"、",
"内",
"容",
"、",
"技",
"术",
"就",
"应",
"该",
"向",
"哪",
"里",
"转",
"变",
"。"
],
[
"媒",
"体",
"融",
"合",
"关",
"键",
"是",
"以",
"人",
"为",
"本",
"，",
"即",
"满",
"足",
"大",
"众",
"的",
"信",
"息",
"需",
"求",
"，",
"为",
"受",
"众",
"提",
"供",
"更",
"优",
"质",
"的",
"服",
"务",
"。"
],
[
"这",
"就",
"要",
"求",
"媒",
"体",
"在",
"融",
"合",
"发",
"展",
"的",
"过",
"程",
"中",
"，",
"既",
"注",
"重",
"技",
"术",
"创",
"新",
"，",
"又",
"注",
"重",
"用",
"户",
"体",
"验",
"。"
]
]
}
]
================================================
FILE: bert-sum-dataprocess/json_data/LCSTS.train.0.json
================================================
[
{
"ids": [
0,
1
],
"src": [
[
"本",
"文",
"总",
"结",
"了",
"十",
"个",
"可",
"穿",
"戴",
"产",
"品",
"的",
"设",
"计",
"原",
"则",
"，"
],
[
"而",
"这",
"些",
"原",
"则",
"，"
],
[
"同",
"样",
"也",
"是",
"笔",
"者",
"认",
"为",
"是",
"这",
"个",
"行",
"业",
"最",
"吸",
"引",
"人",
"的",
"地",
"方",
"：",
"1",
".",
"为",
"人",
"们",
"解",
"决",
"重",
"复",
"性",
"问",
"题",
"；"
],
[
"2",
".",
"从",
"人",
"开",
"始",
"，"
],
[
"而",
"不",
"是",
"从",
"机",
"器",
"开",
"始",
"；"
],
[
"3",
".",
"要",
"引",
"起",
"注",
"意",
"，"
],
[
"但",
"不",
"要",
"刻",
"意",
"；"
],
[
"4",
".",
"提",
"升",
"用",
"户",
"能",
"力",
"，"
],
[
"而",
"不",
"是",
"取",
"代",
"人"
]
]
},
{
"ids": [
0,
1
],
"src": [
[
"2",
"0",
"0",
"7",
"年",
"乔",
"布",
"斯",
"向",
"人",
"们",
"展",
"示",
"i",
"P",
"h",
"o",
"n",
"e",
"并",
"宣",
"称",
"“",
"它",
"将",
"会",
"改",
"变",
"世",
"界",
"”",
"，",
"还",
"有",
"人",
"认",
"为",
"他",
"在",
"夸",
"大",
"其",
"词",
"，",
"然",
"而",
"在",
"8",
"年",
"后",
"，",
"以",
"i",
"P",
"h",
"o",
"n",
"e",
"为",
"代",
"表",
"的",
"触",
"屏",
"智",
"能",
"手",
"机",
"已",
"经",
"席",
"卷",
"全",
"球",
"各",
"个",
"角",
"落",
"。"
],
[
"未",
"来",
"，",
"智",
"能",
"手",
"机",
"将",
"会",
"成",
"为",
"“",
"真",
"正",
"的",
"个",
"人",
"电",
"脑",
"”",
"，",
"为",
"人",
"类",
"发",
"展",
"做",
"出",
"更",
"大",
"的",
"贡",
"献",
"。"
]
]
},
{
"ids": [
0,
1
],
"src": [
[
"雅",
"虎",
"发",
"布",
"2",
"0",
"1",
"4",
"年",
"第",
"四",
"季",
"度",
"财",
"报",
"，",
"并",
"推",
"出",
"了",
"免",
"税",
"方",
"式",
"剥",
"离",
"其",
"持",
"有",
"的",
"阿",
"里",
"巴",
"巴",
"集",
"团",
"1",
"5",
"％",
"股",
"权",
"的",
"计",
gitextract_oy6ipegf/
├── .gitignore
├── .idea/
│ ├── .gitignore
│ ├── bertsum-chinese.iml
│ ├── inspectionProfiles/
│ │ ├── Project_Default.xml
│ │ └── profiles_settings.xml
│ ├── misc.xml
│ ├── modules.xml
│ └── vcs.xml
├── README.md
├── bert-chinese-web/
│ ├── .idea/
│ │ ├── .gitignore
│ │ ├── bert-chinese-web.iml
│ │ ├── inspectionProfiles/
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│ │ ├── misc.xml
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│ ├── README.md
│ ├── bert-base-chinese/
│ │ ├── config.json
│ │ └── vocab.txt
│ ├── config.py
│ ├── predict.py
│ ├── src/
│ │ ├── models/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ ├── encoder.py
│ │ │ ├── model_builder_LAI.py
│ │ │ ├── neural.py
│ │ │ ├── optimizers.py
│ │ │ └── rnn.py
│ │ ├── others/
│ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ └── utils.py
│ │ └── prepro/
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── data_builder.py
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│ │ └── index.html
│ └── web_main.py
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│ ├── .idea/
│ │ ├── .gitignore
│ │ ├── bert-sum-dataprocess.iml
│ │ ├── inspectionProfiles/
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│ │ ├── misc.xml
│ │ └── modules.xml
│ ├── README.md
│ ├── data/
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│ ├── json_data/
│ │ ├── LCSTS.test.0.json
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│ │ └── scope.train.chunk_size_1.0.json
│ ├── main.py
│ └── src/
│ ├── __init__.py
│ └── utils.py
└── bertsum-chinese/
├── .idea/
│ ├── .gitignore
│ ├── bertsum-chinese.iml
│ ├── inspectionProfiles/
│ │ ├── Project_Default.xml
│ │ └── profiles_settings.xml
│ ├── misc.xml
│ ├── modules.xml
│ └── vcs.xml
├── LICENSE
├── README.md
├── args_config.py
├── bert_data/
│ └── LCSTS.train.1.bert.pt
├── json_data/
│ └── LCSTS.train.1.json
├── logs/
│ └── bert_classifier
├── preprocess_LAI.py
├── requirements.txt
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── models/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── data_loader.py
│ │ ├── encoder.py
│ │ ├── model_builder_LAI.py
│ │ ├── neural.py
│ │ ├── optimizers.py
│ │ ├── rnn.py
│ │ └── trainer.py
│ ├── others/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── logging.py
│ │ ├── statistical.py
│ │ └── utils.py
│ └── prepro/
│ ├── __init__.py
│ └── data_builder_LAI.py
└── train_LAI.py
SYMBOL INDEX (173 symbols across 24 files)
FILE: bert-chinese-web/predict.py
class Bert_summary_model (line 10) | class Bert_summary_model(object):
method __init__ (line 11) | def __init__(self, device=torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_avai...
method load_model (line 17) | def load_model(self, load_from):
method save (line 25) | def save(self):
method long_predict (line 37) | def long_predict(self, document: str, max_summary_size=max_summary_siz...
method predict (line 80) | def predict(self, document: str, max_summary_size=max_summary_size, mi...
FILE: bert-chinese-web/src/models/encoder.py
class Classifier (line 10) | class Classifier(nn.Module):
method __init__ (line 11) | def __init__(self, hidden_size):
method forward (line 16) | def forward(self, sents_vec, mask_cls):
class PositionalEncoding (line 22) | class PositionalEncoding(nn.Module):
method __init__ (line 24) | def __init__(self, dropout, dim, max_len=5000):
method forward (line 37) | def forward(self, emb, step=None):
method get_emb (line 47) | def get_emb(self, emb):
class TransformerEncoderLayer (line 51) | class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
method __init__ (line 52) | def __init__(self, d_model, heads, d_ff, dropout):
method forward (line 61) | def forward(self, iter, query, inputs, mask):
class TransformerInterEncoder (line 74) | class TransformerInterEncoder(nn.Module):
method __init__ (line 75) | def __init__(self, d_model, d_ff, heads, dropout, num_inter_layers=0):
method forward (line 88) | def forward(self, top_vecs, mask):
class RNNEncoder (line 106) | class RNNEncoder(nn.Module):
method __init__ (line 108) | def __init__(self, bidirectional, num_layers, input_size,
method forward (line 125) | def forward(self, x, mask):
FILE: bert-chinese-web/src/models/model_builder_LAI.py
class Bert (line 8) | class Bert(nn.Module):
method __init__ (line 9) | def __init__(self, bert_config):
method forward (line 13) | def forward(self, x, segs, mask):
class Summarizer (line 19) | class Summarizer(nn.Module):
method __init__ (line 20) | def __init__(self, device, bert_config_path=None):
method load_cp (line 28) | def load_cp(self, pt):
method forward (line 31) | def forward(self, x, segs, clss, mask, mask_cls, sentence_range=None):
FILE: bert-chinese-web/src/models/neural.py
function gelu (line 7) | def gelu(x):
class PositionwiseFeedForward (line 11) | class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
method __init__ (line 21) | def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):
method forward (line 30) | def forward(self, x):
class MultiHeadedAttention (line 36) | class MultiHeadedAttention(nn.Module):
method __init__ (line 78) | def __init__(self, head_count, model_dim, dropout=0.1, use_final_linea...
method forward (line 98) | def forward(self, key, value, query, mask=None,
FILE: bert-chinese-web/src/models/optimizers.py
function use_gpu (line 8) | def use_gpu(opt):
function build_optim (line 16) | def build_optim(model, opt, checkpoint):
class MultipleOptimizer (line 77) | class MultipleOptimizer(object):
method __init__ (line 80) | def __init__(self, op):
method zero_grad (line 84) | def zero_grad(self):
method step (line 89) | def step(self):
method state (line 95) | def state(self):
method state_dict (line 99) | def state_dict(self):
method load_state_dict (line 103) | def load_state_dict(self, state_dicts):
class Optimizer (line 110) | class Optimizer(object):
method __init__ (line 140) | def __init__(self, method, learning_rate, max_grad_norm,
method set_parameters (line 162) | def set_parameters(self, params):
method _set_rate (line 194) | def _set_rate(self, learning_rate):
method step (line 202) | def step(self):
FILE: bert-chinese-web/src/models/rnn.py
class LayerNormLSTMCell (line 6) | class LayerNormLSTMCell(nn.LSTMCell):
method __init__ (line 8) | def __init__(self, input_size, hidden_size, bias=True):
method forward (line 15) | def forward(self, input, hidden=None):
class LayerNormLSTM (line 35) | class LayerNormLSTM(nn.Module):
method __init__ (line 37) | def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers=1, bias=True, b...
method forward (line 58) | def forward(self, input, hidden=None):
FILE: bert-chinese-web/src/others/utils.py
function doc_split (line 5) | def doc_split(doc: str):
function sent_token_split (line 17) | def sent_token_split(doc):
function filter_chinese_space (line 23) | def filter_chinese_space(text: str) -> int:
function filter (line 40) | def filter(x: str):
function str2bool (line 55) | def str2bool(v):
function int_arr_to_str (line 64) | def int_arr_to_str(arr: list):
function label_to_idx (line 69) | def label_to_idx(label_arr: list):
FILE: bert-chinese-web/src/prepro/data_builder.py
class BatchExample (line 8) | class BatchExample(object):
method _pad (line 9) | def _pad(self, data, pad_id, width=-1):
method __init__ (line 15) | def __init__(self, batch_example=None, device=None):
method __len__ (line 37) | def __len__(self):
class Example (line 41) | class Example(object):
method __init__ (line 42) | def __init__(self, data: list, device=None):
class BertData (line 59) | class BertData(object):
method __init__ (line 60) | def __init__(self, vocab_path, device='cpu'):
method split_long_doc (line 67) | def split_long_doc(self, document: str, max_num=510):
method preprocess (line 85) | def preprocess(self, document: str, min_sent_num=3):
FILE: bert-chinese-web/web_main.py
function index (line 10) | def index():
function api_summary (line 15) | def api_summary():
FILE: bert-sum-dataprocess/main.py
function get_input_data_iter (line 6) | def get_input_data_iter():
FILE: bert-sum-dataprocess/src/utils.py
function filter (line 4) | def filter(x: str):
function have_dirty_key (line 15) | def have_dirty_key(doc):
function paser_out_label (line 25) | def paser_out_label(doc_sents: list, key_sents: list):
function sent_token_split (line 50) | def sent_token_split(doc: str):
function doc_split (line 55) | def doc_split(doc: str):
function format_to_json (line 63) | def format_to_json(doc_sents_arr, idx_arr):
function save_data_arr_to_json (line 70) | def save_data_arr_to_json(data_arr_iter, chunk_size=2000, file_name='dat...
FILE: bertsum-chinese/preprocess_LAI.py
function do_format_to_bert (line 8) | def do_format_to_bert(args):
FILE: bertsum-chinese/src/models/data_loader.py
class Batch (line 9) | class Batch(object):
method _pad (line 10) | def _pad(self, data, pad_id, width=-1):
method __init__ (line 16) | def __init__(self, minibatch=None, device=None, is_test=False):
method __len__ (line 49) | def __len__(self):
function batch (line 53) | def batch(data, batch_size):
function load_dataset (line 69) | def load_dataset(args, corpus_type, shuffle):
function simple_batch_size_fn (line 95) | def simple_batch_size_fn(new, count):
class Dataloader (line 109) | class Dataloader(object):
method __init__ (line 110) | def __init__(self, args, datasets, batch_size,
method __iter__ (line 123) | def __iter__(self):
method _next_dataset_iterator (line 132) | def _next_dataset_iterator(self, dataset_iter):
class DataIterator (line 150) | class DataIterator(object):
method __init__ (line 151) | def __init__(self, args, dataset, batch_size, device=None, is_test=False,
method preprocess (line 164) | def preprocess(self, a_example, is_test):
method batch_buffer (line 183) | def batch_buffer(self, data, batch_size):
method create_batches (line 206) | def create_batches(self):
method __iter__ (line 223) | def __iter__(self):
FILE: bertsum-chinese/src/models/encoder.py
class Classifier (line 13) | class Classifier(nn.Module):
method __init__ (line 14) | def __init__(self, hidden_size):
method forward (line 19) | def forward(self, sents_vec, mask_cls):
class PositionalEncoding (line 25) | class PositionalEncoding(nn.Module):
method __init__ (line 27) | def __init__(self, dropout, dim, max_len=5000):
method forward (line 40) | def forward(self, emb, step=None):
method get_emb (line 50) | def get_emb(self, emb):
class TransformerEncoderLayer (line 54) | class TransformerEncoderLayer(nn.Module):
method __init__ (line 55) | def __init__(self, d_model, heads, d_ff, dropout):
method forward (line 64) | def forward(self, iter, query, inputs, mask):
class TransformerInterEncoder (line 77) | class TransformerInterEncoder(nn.Module):
method __init__ (line 78) | def __init__(self, d_model, d_ff, heads, dropout, num_inter_layers=0):
method forward (line 91) | def forward(self, top_vecs, mask):
class RNNEncoder (line 109) | class RNNEncoder(nn.Module):
method __init__ (line 111) | def __init__(self, bidirectional, num_layers, input_size,
method forward (line 128) | def forward(self, x, mask):
FILE: bertsum-chinese/src/models/model_builder_LAI.py
function build_optim (line 14) | def build_optim(args, model, checkpoint):
class Bert (line 45) | class Bert(nn.Module):
method __init__ (line 46) | def __init__(self, mode_path, load_pretrained_bert, bert_config):
method forward (line 54) | def forward(self, x, segs, mask):
class Summarizer (line 63) | class Summarizer(nn.Module):
method __init__ (line 64) | def __init__(self, args, device, load_pretrained_bert=False, bert_conf...
method load_cp (line 93) | def load_cp(self, pt):
method forward (line 96) | def forward(self, x, segs, clss, mask, mask_cls, sentence_range=None):
FILE: bertsum-chinese/src/models/neural.py
function gelu (line 7) | def gelu(x):
class PositionwiseFeedForward (line 11) | class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
method __init__ (line 21) | def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):
method forward (line 30) | def forward(self, x):
class MultiHeadedAttention (line 36) | class MultiHeadedAttention(nn.Module):
method __init__ (line 78) | def __init__(self, head_count, model_dim, dropout=0.1, use_final_linea...
method forward (line 98) | def forward(self, key, value, query, mask=None,
FILE: bertsum-chinese/src/models/optimizers.py
function use_gpu (line 10) | def use_gpu(opt):
function build_optim (line 18) | def build_optim(model, opt, checkpoint):
class MultipleOptimizer (line 79) | class MultipleOptimizer(object):
method __init__ (line 82) | def __init__(self, op):
method zero_grad (line 86) | def zero_grad(self):
method step (line 91) | def step(self):
method state (line 97) | def state(self):
method state_dict (line 101) | def state_dict(self):
method load_state_dict (line 105) | def load_state_dict(self, state_dicts):
class Optimizer (line 112) | class Optimizer(object):
method __init__ (line 142) | def __init__(self, method, learning_rate, max_grad_norm,
method set_parameters (line 164) | def set_parameters(self, params):
method _set_rate (line 196) | def _set_rate(self, learning_rate):
method step (line 204) | def step(self):
FILE: bertsum-chinese/src/models/rnn.py
class LayerNormLSTMCell (line 8) | class LayerNormLSTMCell(nn.LSTMCell):
method __init__ (line 10) | def __init__(self, input_size, hidden_size, bias=True):
method forward (line 17) | def forward(self, input, hidden=None):
class LayerNormLSTM (line 37) | class LayerNormLSTM(nn.Module):
method __init__ (line 39) | def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers=1, bias=True, b...
method forward (line 60) | def forward(self, input, hidden=None):
FILE: bertsum-chinese/src/models/trainer.py
function build_trainer (line 10) | def build_trainer(args, model, optim):
class Trainer (line 19) | class Trainer(object):
method __init__ (line 20) | def __init__(self, args, model, optim, grad_accum_count=1):
method train (line 31) | def train(self, train_iter_fct, train_steps):
method test (line 61) | def test(self, test_iter, step):
method _gradient_accumulation (line 104) | def _gradient_accumulation(self, true_batchs):
method _save (line 129) | def _save(self, step):
FILE: bertsum-chinese/src/others/logging.py
function init_logger (line 9) | def init_logger(log_file=None, log_file_level=logging.NOTSET):
FILE: bertsum-chinese/src/others/statistical.py
function apply_statis (line 7) | def apply_statis(x: pd.Series):
function sent_sount_stas (line 23) | def sent_sount_stas():
FILE: bertsum-chinese/src/others/utils.py
function str2bool (line 6) | def str2bool(v):
function int_arr_to_str (line 15) | def int_arr_to_str(arr: list):
function label_to_idx (line 20) | def label_to_idx(label_arr: list):
function tally_parameters (line 25) | def tally_parameters(model):
FILE: bertsum-chinese/src/prepro/data_builder_LAI.py
class BertData (line 14) | class BertData():
method __init__ (line 15) | def __init__(self, args):
method preprocess (line 23) | def preprocess(self, src: str, key_sents_ids: list) -> tuple:
function _format_to_bert (line 69) | def _format_to_bert(params) -> None:
function format_to_bert (line 97) | def format_to_bert(args) -> None:
FILE: bertsum-chinese/train_LAI.py
function test (line 19) | def test(args, test_from, step):
function train (line 43) | def train(args, device_id):
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[
{
"path": ".gitignore",
"chars": 1727,
"preview": "led / optimized / DLL files\n__pycache__/\n*.py[cod]\n*$py.class\n\n# C extensions\n*.so\n\n# Distribution / packaging\n.Python\nb"
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{
"path": ".idea/.gitignore",
"chars": 47,
"preview": "# Default ignored files\n/shelf/\n/workspace.xml\n"
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{
"path": ".idea/bertsum-chinese.iml",
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"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<module type=\"PYTHON_MODULE\" version=\"4\">\n <component name=\"NewModuleRootManager"
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{
"path": ".idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml",
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"preview": "<component name=\"InspectionProjectProfileManager\">\n <profile version=\"1.0\">\n <option name=\"myName\" value=\"Project De"
},
{
"path": ".idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml",
"chars": 174,
"preview": "<component name=\"InspectionProjectProfileManager\">\n <settings>\n <option name=\"USE_PROJECT_PROFILE\" value=\"false\" />\n"
},
{
"path": ".idea/misc.xml",
"chars": 197,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"ProjectRootManager\" version=\"2\" project-"
},
{
"path": ".idea/modules.xml",
"chars": 282,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"ProjectModuleManager\">\n <modules>\n "
},
{
"path": ".idea/vcs.xml",
"chars": 180,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"VcsDirectoryMappings\">\n <mapping dire"
},
{
"path": "README.md",
"chars": 124,
"preview": "# BERTSUM中文摘要抽取代码\n\n**搬砖不易，欢迎star**\n- bert-chinese-web//web小接口，可以浏览器中展示\n- bert-sum-dataprocess//数据处理\n- bertsum-chinese//模"
},
{
"path": "bert-chinese-web/.idea/.gitignore",
"chars": 47,
"preview": "# Default ignored files\n/shelf/\n/workspace.xml\n"
},
{
"path": "bert-chinese-web/.idea/bert-chinese-web.iml",
"chars": 597,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<module type=\"PYTHON_MODULE\" version=\"4\">\n <component name=\"NewModuleRootManager"
},
{
"path": "bert-chinese-web/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml",
"chars": 18921,
"preview": "<component name=\"InspectionProjectProfileManager\">\n <profile version=\"1.0\">\n <option name=\"myName\" value=\"Project De"
},
{
"path": "bert-chinese-web/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml",
"chars": 174,
"preview": "<component name=\"InspectionProjectProfileManager\">\n <settings>\n <option name=\"USE_PROJECT_PROFILE\" value=\"false\" />\n"
},
{
"path": "bert-chinese-web/.idea/misc.xml",
"chars": 197,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"ProjectRootManager\" version=\"2\" project-"
},
{
"path": "bert-chinese-web/.idea/modules.xml",
"chars": 284,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"ProjectModuleManager\">\n <modules>\n "
},
{
"path": "bert-chinese-web/README.md",
"chars": 157,
"preview": "# 抽取式文本摘要模型bertsum，接口部署\n（config.py下配置，放好模型）\n运行web_main.py，启动http接口\n\n````\nrequest:{\n url : ip/api_summary\n type: post\n do"
},
{
"path": "bert-chinese-web/bert-base-chinese/config.json",
"chars": 520,
"preview": "{\n \"attention_probs_dropout_prob\": 0.1, \n \"directionality\": \"bidi\", \n \"hidden_act\": \"gelu\", \n \"hidden_dropout_prob\":"
},
{
"path": "bert-chinese-web/bert-base-chinese/vocab.txt",
"chars": 75801,
"preview": "[PAD]\n[unused1]\n[unused2]\n[unused3]\n[unused4]\n[unused5]\n[unused6]\n[unused7]\n[unused8]\n[unused9]\n[unused10]\n[unused11]\n[u"
},
{
"path": "bert-chinese-web/config.py",
"chars": 426,
"preview": "import os\n\nroot = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))\n\nbert_base_chinese = os.path.join(root, 'bert-base-chinese/"
},
{
"path": "bert-chinese-web/predict.py",
"chars": 4584,
"preview": "#!/usr/bin/env python\n\nimport torch\nfrom src.models.model_builder_LAI import Summarizer\nfrom src.prepro.data_builder imp"
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/models/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/models/encoder.py",
"chars": 4658,
"preview": "import math\n\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\nfrom src.models.neural import MultiHeadedAttention, PositionwiseFeedFor"
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/models/model_builder_LAI.py",
"chars": 1273,
"preview": "import torch\nimport torch.nn as nn\nfrom transformers import BertModel, BertConfig\n\nfrom src.models.encoder import Classi"
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/models/neural.py",
"chars": 8102,
"preview": "import math\n\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\n\ndef gelu(x):\n return 0.5 * x * (1 + torch.tanh(math.sqrt(2 / math.p"
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/models/optimizers.py",
"chars": 9382,
"preview": "\"\"\" Optimizers class \"\"\"\nimport torch\nimport torch.optim as optim\nfrom torch.nn.utils import clip_grad_norm_\n\n\n\ndef use_"
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/models/rnn.py",
"chars": 3921,
"preview": "import torch\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torch import nn\n\n\nclass LayerNormLSTMCell(nn.LSTMCell):\n\n def __ini"
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/others/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/others/utils.py",
"chars": 1853,
"preview": "import re\nimport argparse\n\n\ndef doc_split(doc: str):\n doc = filter(doc)\n # 给主体文本切成单个句子\n doc_sents = re.split(r\""
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/prepro/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "bert-chinese-web/src/prepro/data_builder.py",
"chars": 4147,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*\n\nfrom transformers import BertTokenizer\nfrom src.others.utils import filter, doc_split, sent_toke"
},
{
"path": "bert-chinese-web/templates/index.html",
"chars": 2292,
"preview": "<!DOCTYPE html>\n<html lang=\"en\">\n<head>\n <meta charset=\"UTF-8\">\n <title>demo</title>\n <style>\n #show p{\n"
},
{
"path": "bert-chinese-web/web_main.py",
"chars": 903,
"preview": "from flask import Flask\nfrom flask import render_template, request\nfrom predict import Bert_summary_model\nfrom config im"
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/.idea/.gitignore",
"chars": 47,
"preview": "# Default ignored files\n/shelf/\n/workspace.xml\n"
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/.idea/bert-sum-dataprocess.iml",
"chars": 329,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<module type=\"PYTHON_MODULE\" version=\"4\">\n <component name=\"NewModuleRootManager"
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml",
"chars": 19257,
"preview": "<component name=\"InspectionProjectProfileManager\">\n <profile version=\"1.0\">\n <option name=\"myName\" value=\"Project De"
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml",
"chars": 174,
"preview": "<component name=\"InspectionProjectProfileManager\">\n <settings>\n <option name=\"USE_PROJECT_PROFILE\" value=\"false\" />\n"
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/.idea/misc.xml",
"chars": 197,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"ProjectRootManager\" version=\"2\" project-"
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/.idea/modules.xml",
"chars": 292,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"ProjectModuleManager\">\n <modules>\n "
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/README.md",
"chars": 25,
"preview": "# bertsum的数据处理\n专门的数据处理小项目"
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/data/scope.csv",
"chars": 113,
"preview": "doc\tjson\nsentence1。sentence2。sentence3。sentence4。sentence5。\t[[{\"sentence\":\"sentence1\"},{\"sentence\":\"sentence4\"}]]"
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/json_data/LCSTS.test.0.json",
"chars": 9079,
"preview": "[\n {\n \"ids\": [\n 0,\n 1\n ],\n \"src\": [\n [\n \"本\",\n \"文\",\n \"总\",\n \"结\",\n "
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/json_data/LCSTS.train.0.json",
"chars": 9079,
"preview": "[\n {\n \"ids\": [\n 0,\n 1\n ],\n \"src\": [\n [\n \"本\",\n \"文\",\n \"总\",\n \"结\",\n "
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/json_data/scope.train.chunk_size_1.0.json",
"chars": 287,
"preview": "[{\"src\": [[\"s\", \"e\", \"n\", \"t\", \"e\", \"n\", \"c\", \"e\", \"1\", \"。\"], [\"s\", \"e\", \"n\", \"t\", \"e\", \"n\", \"c\", \"e\", \"2\", \"。\"], [\"s\", "
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/main.py",
"chars": 1059,
"preview": "import pandas as pd\nimport json\nfrom src.utils import filter, have_dirty_key, doc_split, save_data_arr_to_json\n\n\ndef get"
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/src/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "bert-sum-dataprocess/src/utils.py",
"chars": 2840,
"preview": "import re, json\n\n\ndef filter(x: str):\n dr = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)\n dr2 = re.compile(r'{[^>]+}', re.S)\n i"
},
{
"path": "bertsum-chinese/.idea/.gitignore",
"chars": 47,
"preview": "# Default ignored files\n/shelf/\n/workspace.xml\n"
},
{
"path": "bertsum-chinese/.idea/bertsum-chinese.iml",
"chars": 488,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<module type=\"PYTHON_MODULE\" version=\"4\">\n <component name=\"NewModuleRootManager"
},
{
"path": "bertsum-chinese/.idea/inspectionProfiles/Project_Default.xml",
"chars": 19257,
"preview": "<component name=\"InspectionProjectProfileManager\">\n <profile version=\"1.0\">\n <option name=\"myName\" value=\"Project De"
},
{
"path": "bertsum-chinese/.idea/inspectionProfiles/profiles_settings.xml",
"chars": 174,
"preview": "<component name=\"InspectionProjectProfileManager\">\n <settings>\n <option name=\"USE_PROJECT_PROFILE\" value=\"false\" />\n"
},
{
"path": "bertsum-chinese/.idea/misc.xml",
"chars": 197,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"ProjectRootManager\" version=\"2\" project-"
},
{
"path": "bertsum-chinese/.idea/modules.xml",
"chars": 282,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"ProjectModuleManager\">\n <modules>\n "
},
{
"path": "bertsum-chinese/.idea/vcs.xml",
"chars": 183,
"preview": "<?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?>\n<project version=\"4\">\n <component name=\"VcsDirectoryMappings\">\n <mapping dire"
},
{
"path": "bertsum-chinese/LICENSE",
"chars": 11357,
"preview": " Apache License\n Version 2.0, January 2004\n "
},
{
"path": "bertsum-chinese/README.md",
"chars": 1592,
"preview": "# BERTSUM中文摘要\n\n- 1.准备好json_data/ 下的那种样式的数据\n- 2.运行preprocess_LAI.py把json数据转成pt形式的二进制数据\n> 注意里面需要设置你自己的bert-base-chinese\n> "
},
{
"path": "bertsum-chinese/args_config.py",
"chars": 3153,
"preview": "#!/usr/bin/env python\n# -*- coding: utf-8 -*-\n# @Time : 2020/3/3 3:13 PM\n# @Author : xinfa.jiang\n# @Site : \n# @Fi"
},
{
"path": "bertsum-chinese/logs/bert_classifier",
"chars": 603468,
"preview": "[2020-03-06 18:31:04,797 INFO] Device ID -1\n[2020-03-06 18:31:04,797 INFO] Device cpu\n[2020-03-06 18:31:04,803 INFO] loa"
},
{
"path": "bertsum-chinese/preprocess_LAI.py",
"chars": 1480,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport argparse\nimport time\nfrom src.others.logging import init_logger\nfrom src.prepro import da"
},
{
"path": "bertsum-chinese/requirements.txt",
"chars": 130,
"preview": "numpy==1.17.2\nemoji==0.5.4\nmultiprocess==0.70.9\npytorch_pretrained_bert==0.6.2\ntensorboardX==2.0\ntorch==1.4.0\ntransforme"
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/models/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/models/data_loader.py",
"chars": 8261,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport gc\nimport glob\nimport random\nimport torch\nfrom src.others.logging import logger\n\n\nclass B"
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/models/encoder.py",
"chars": 4703,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport math\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom src.models.neural import MultiHeadedAttentio"
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/models/model_builder_LAI.py",
"chars": 4213,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom transformers import BertModel, BertConfig\nfrom torch.nn."
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/models/neural.py",
"chars": 8124,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport math\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\n\ndef gelu(x):\n return 0.5 * x * (1 + torch.ta"
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/models/optimizers.py",
"chars": 9415,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport torch\nimport torch.optim as optim\nfrom torch.nn.utils import clip_grad_norm_\n\n\n# from onm"
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/models/rnn.py",
"chars": 3946,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\n\nimport torch\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torch import nn\n\n\nclass LayerNormLSTMCell(nn."
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/models/trainer.py",
"chars": 5117,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport os\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\nimport torch\nfrom src.others.logging import log"
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/others/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/others/logging.py",
"chars": 692,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\nfrom __future__ import absolute_import\n\nimport logging\n\nlogger = logging.getLogger()\n\n\ndef init_"
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/others/statistical.py",
"chars": 1188,
"preview": "import pandas as pd\n\npath = '../../results/result_step_10001.csv'\nresult_step_10001 = pd.read_csv(path, sep='\\t')\n\n\ndef "
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/others/utils.py",
"chars": 638,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\n\nimport argparse\n\n\ndef str2bool(v):\n if v.lower() in ('yes', 'true', 't', 'y', '1'):\n "
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/prepro/__init__.py",
"chars": 0,
"preview": ""
},
{
"path": "bertsum-chinese/src/prepro/data_builder_LAI.py",
"chars": 4045,
"preview": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport gc\nimport glob\n\nimport json\nimport os\nfrom os.path import join as pjoin\n\nimport torch\nfro"
},
{
"path": "bertsum-chinese/train_LAI.py",
"chars": 3379,
"preview": "#!/usr/bin/env python\n# -*- coding: utf-8 -*-\n\nfrom __future__ import division\nimport random\nimport torch\nfrom transform"
}
]
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