Home Progetti seq2seq-summarizer
seq2seq-summarizer
Python

seq2seq-summarizer

Riepilogo seq2seq rinforzato da generatore di puntatori in PyTorch

di ymfa · GitHub
Stelle
Fork
Licenza
Creato
Ultimo commit
Lingua
abstractive-summarizationattentionattention-mechanismMITPython
Visualizza su GitHub
In parole semplici

Riassumi testi lunghi in versioni più brevi utilizzando un modello AI specializzato in Python.

Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
seq2seq-summarizer — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
359358
2026-07-202026-08-31
📈 Segui seq2seq-summarizer

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

Riepilogo seq2seq rinforzato da generatore di puntatori in PyTorch

seq2seq-summarizer ha 358 stelle su GitHub. È stato forkato 70 volte. seq2seq-summarizer è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2018. seq2seq-summarizer è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: abstractive-summarization, attention, attention-mechanism, coverage.

Frequently asked questions

Che cos'è seq2seq-summarizer?

Riepilogo seq2seq rinforzato da generatore di puntatori in PyTorch

seq2seq-summarizer è open source?

seq2seq-summarizer è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.

seq2seq-summarizer è gratuito?

Sì. seq2seq-summarizer è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è seq2seq-summarizer?

seq2seq-summarizer è disponibile con licenza MIT.

In quale linguaggio è scritto seq2seq-summarizer?

seq2seq-summarizer è scritto principalmente in Python.

🏅 Manutentore di questo progetto?
olud.ai badge — seq2seq-summarizer

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=ymfa-seq2seq-summarizer)](https://olud.ai/project/ymfa-seq2seq-summarizer.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →
self-attention-cv
Implementazione di vari meccanismi di auto-attenzione focalizzati sulla visione artificiale. Re…
1.2k · artificial-intelligence
condivideattentionattention-mechanism
performer-pytorch
Un'implementazione di Performer, un trasformatore basato su attenzione lineare, in Pytorch.
1.2k · artificial-intelligence
condivideattentionattention-mechanism
lambda-networks
Implementazione di LambdaNetworks, un nuovo approccio al riconoscimento delle immagini che ragg…
1.5k · artificial-intelligence
condivideattentionattention-mechanism
Deepdive-llama3-from-scratch
Raggiungi il passo di inferenza llama3 passo dopo passo, afferra i concetti fondamentali, padro…
631 · attention
condivideattentionattention-mechanism
nanodl
JAX library for training sub-4B foundation models for edge
306 · attention
condivideattentionattention-mechanism
pytorch-original-transformer
La mia implementazione del modello transformer originale (Vaswani et al.). Ho incluso anche il…
1.1k · attention
condivideattentionattention-mechanism
pytorch-GAT
La mia implementazione del documento originale GAT (Veličković et al.). Ho incluso anche il fil…
2.7k · attention
condivideattentionattention-mechanism
neural_sp
Implementazione end-to-end ASR/LM con PyTorch
594 · asr
condivideattentionattention-mechanism
fast_abs_rl
Codice per l'articolo ACL 2018: "Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentenc…
624 · abstractive-summarization
condivideabstractive-summarization
polygon_coverage_planning
Pianificazione della copertura in poligoni generali con buchi.
651 · boustrophedon
condividecoverage

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.