GPT2-NewsTitle

带有超详细注释的GPT2新闻标题生成项目

UpDate 02.19.2022

• 增加Streamlit页面，无需使用Flask+HTML就可以部署一个精美页面。
• 详细说明文档，见算法不会前端，也可以做出好看的界面

运行代码

streamlit run app.py
or
streamlit run app.py --server.port your_port

具体如下图所示：

UpDate 01.02.2021

• 从网上收集数据，将清华新闻数据、搜狗新闻数据等新闻数据集，以及开源的一些摘要数据进行整理清洗，构建一个较完善的中文摘要数据集。
• 数据集清洗时，仅进行了简单地规则清洗。例如：清洗htlm标记、去除多余空字符、去除图片标记等。
• 处理后数据集详细信息，见数据集描述

数据集集合：百度云盘 提取码： 7am8

项目描述

• 本项目是一个带有超级详细中文注释的基于GPT2模型的新闻标题生成项目。
• 本项目参考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多个GPT2开源项目，并根据自己的理解，将代码进行重构，添加详细注释，希望可以帮助到有需要的人。
• 本项目使用HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码编写、训练及测试。
• 本项目通过Flask框架搭建了一个Web服务，将新闻摘要生成模型进行工程化，可以通过页面可视化地体验新闻标题生成效果。
• 本项目的代码详细讲解，可以自行阅读代码，也可查看代码注释介绍。
• 本项目提供的新闻标题模型是一个6层的小模型（其实是穷人没人卡，只能训练小模型），并且在训练该模型过程中，没有加载预训练的GPT2模型而是随机初始化的参数，并且训练轮数较少（5轮，还没收敛完），因此效果一般。如果想要更好效果的模型，可以按照个人需求训练一个模型。
• 本项目的目的是带领大家走一遍GPT2生成模型的训练、测试及部署全部流程。

文件结构

• config
  • config.json 模型的配置信息，包含n_ctx、n_embd、n_head、n_layer等。
• vocab
  • vocab.txt 字典文件，该字典为大小为13317，删除了将原始字典中的“##中文”，并且增加了“[Content]”、“[Title]”、“[Space]”等标记。
• data_dir 存放数据的文件夹
• templates 存放html页面的文件夹
• data_helper.py 数据预处理文件，将数据进行简单的清洗
• data_set.py 数据类文件，定义模型所需的数据类，方便模型训练使用
• model.py GPT2模型文件，主要对transformers包中GPT2LMHeadModel的重写，修改计算loss部分，只计算预测title部分的loss
• train.py 通过新闻正文生成新闻标题的GPT2模型的训练文件
• generate_title.py 根据训练好的模型，进行新闻标题生成，预测文件
• http_server.py 构建web服务文件

运行环境

• gevent == 1.3a1
• flask == 0.12.2
• transformers == 3.0.2

详细见requirements.txt文件

数据集

数据来源于新浪微博，数据链接：https://www.jianshu.com/p/8f52352f0748?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg

原始数据为直接从网上下载的新闻数据，处理后数据为使用data_helper.py处理过的数据，可直接用于训练。

模型参数

详细见config/config.json文件

注意：模型输入除了各个词的向量表示外，还包括文字段落向量表示和位置向量表示。

模型文件分享

模型训练

python3 train.py
或
python3 train.py --output_dir output_dir/(自定义保存模型路径) 

训练参数可自行添加，包含参数具体如下：

或者修改train.py文件中的set_args函数内容，可修改默认值。

本项目提供的模型，共训练了5个epoch，模型训练损失和测试集损失分别如下：

模型其实还没有训练完全，按照loss走势，还可以继续训练。

模型测试

python3 generate_title.py
或
python3 generate_title.py --top_k 3 --top_p 0.9999 --generate_max_len 32

参数可自行添加，包含参数具体如下：

测试结果如下：

从测试集中抽一篇
content：
今日，中国三条重要高铁干线——兰新高铁、贵广铁路和南广铁路将开通运营。其中兰新高铁是中国首条高原高铁，全长1776公里，最高票价658元。贵广铁路最贵车票320元，南广铁路最贵车票206.5元，这两条线路大大缩短西南与各地的时空距离。出行更方便了！中国“高铁版图”再扩容 三条重要高铁今日开通
title：
生成的第1个标题为：中国“高铁版图”再扩容 三条重要高铁今日开通
生成的第2个标题为：贵广铁路最高铁版图
生成的第3个标题为：出行更方便了！中国“高铁版图”再扩容三条重要高铁今日开通

从网上随便找一篇新闻
content：
值岁末，一年一度的中央经济工作会议牵动全球目光。今年的会议，背景特殊、节点关键、意义重大。12月16日至18日。北京，京西宾馆。站在“两个一百年”奋斗目标的历史交汇点上，2020年中央经济工作会议谋划着中国经济发展大计。习近平总书记在会上发表了重要讲话，深刻分析国内外经济形势，提出2021年经济工作总体要求和政策取向，部署重点任务，为开局“十四五”、开启全面建设社会主义现代化国家新征程定向领航。
title：
生成的第1个标题为：习近平总书记在京会上发表重大计划 提出2025年经济工作总体要求和政策
生成的第2个标题为：习近平总书记在会上发表重要讲话
生成的第3个标题为：习近平总书记在会上发表重要讲话，深刻分析国内外经济形势

解码采用top_k和top_p解码策略，有一定的随机性，可重复生成。

启动Flask服务

python3 http_server.py
或
python3 http_server.py --http_id "0.0.0.0" --port 5555

本地测试直接使用"127.0.0.1:5555/news-title-generate"，如果给他人访问，只需将"127.0.0.1"替换成的电脑的IP地址即可。

具体如下图所示：

未来工作

• [x] 后期可能会将清华新闻数据、搜狗新闻数据等新闻数据集进行整理清洗，构建一个较完善的新闻标题数据集。
• [ ] 后期可能会使用新闻数据训练一个小的GPT2预训练模型。
• [ ] 后期可能会对已上传的新闻标题模型进行更新，训练一个效果较好的模型。

致谢

• 感谢@JunkRoy提供的Web界面

参考

• GPT2-Chinese
• GPT2-chitchat
• CDial-GPT
• GPT2
• transformers

Citing

@misc{GPT2-NewsTitle,
  author = {Cong Liu},
  title = {Chinese NewsTitle Generation Project by GPT2},
  year = {2020},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  url="https://github.com/liucongg/GPT2-NewsTitle",
}

联系作者

e-mail：logcongcong@gmail.com

知乎：刘聪NLP

公众号：[NLP工作站]()