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[playma]

我看到了你們在這裡發佈的訊息，與把 Abstractive summarization 整合進 library 覺得非常好 https://chinesenlp.xyz/docs/text_summarization.html

一年前我在碩士期間研究了 Chinese summarization 這是我的 Paper

當初發現了 LCSTS 的資料集上有缺陷，在 training set 和 testing set 上有很大一部分的重複 聯繫 dataset 的作者，他後來發佈了 LCSTS2.0 但依然有重複的部分，我們提出了 LCSTS2.0-clean 且發表了 hybrid-word-character 的方法，在最原始版本的 LCSTS 資料集上 ROUGE score 達到快 60，但 LCSTS2.0-clean 上沒有這麼好，但也比其他的模型好。

這證明兩件事情

1. 資料集必須使用 LCSTS2.0，比較能公平的比較 model
2. hybrid-word-character 的方法確實是非常有用的

這是我的 paper https://arxiv.org/abs/1802.09968

看到 DiDi 開源了非常多的項目，覺得很棒 希望能在這裡跟大家一起討論，謝謝

[playma]

model 的訓練使用的都是 OpenNMT-py 的 repo 來實作 OpenNMT-py 是一個哈佛的專案

當初初期的成果，哈佛的教授 Alexander M. Rush 有聯繫我 將 model 放上他們的網站，後來最新的就沒有放上去了 但依然能夠透過 OpenNMT-py 輕易的搭建出像 paper 一樣的結果 http://opennmt.net/Models-py/#chinese