A041-基于预训练 BART 模型的中文短文本自动摘要系统研究与实现

【购买前必看】

1、关于我们

深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。

我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。

2、关于项目

我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。

官网累积了数百个项目，已有3000多学员付费购买，圈子内有口皆碑：www.zzgcz.com （更多高级私密项目无法对外，联系微信定制：zzgcz_com）

3、售后承诺

包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。

支持二次修改，所有项目都是我们自己写的，改起来也非常容易。

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所有客户终身售后。兼职的人家都有主业，谁愿意持续服务你？

一、项目概述

二、背景与意义

1. 研究背景：随着信息爆炸，海量文本数据涌现，如何高效获取核心信息成为关键挑战。自动摘要技术可帮助用户快速理解文档主旨。
2. 技术意义：BART 结合了双向编码与自回归解码优势，适合生成任务。本项目采用预训练模型微调方式，兼顾效果与效率。
3. 应用场景：新闻聚合平台摘要、社交媒体舆情监测报告生成、内部知识库文档梳理等。

三、系统功能

• 数据预处理：分词、清洗、去噪，构建训练与验证集。
• 模型微调：基于 Hugging Face Transformers，对预训练的 fnlp/bart-base-chinese 进行端到端微调。
• 在线推断：提供 RESTful API，支持批量与增量摘要请求。
• 性能评估：自动计算 BLEU、ROUGE 等指标，并生成可视化报告。
• 日志管理：训练过程与在线调用均记录日志，方便追踪与排错。

四、技术架构与流程

1. 环境配置：Python 3.8+, PyTorch 1.12+, Transformers 4.x, Flask/FastAPI。
2. 模块划分：
   • 数据模块：data_loader.py 负责从文本文件加载、分批与打标。
   • 模型模块：``** 封装 BART 加载、微调与推断接口。**
   • 服务模块：api.py 提供摘要请求与结果返回的 HTTP 接口。
   • 评估模块：metrics.py 实现 BLEU、ROUGE 计算与可视化。
3. 运行流程：
   1. 数据准备 → 2) 调用 Trainer 训练 → 3) 保存最佳模型 → 4) 启动推断服务 → 5) 接收请求并返回摘要。

五、模型微调流程

1. 数据读取：读取 LCSTS 数据集的源文 (.src) 与目标摘要 (.tgt) 文件；可自定义样本数量。
2. Tokenizer 初始化：加载 fnlp/bart-base-chinese 分词器，设置最大长度与填充策略。
3. Dataset 构建：封装 SummarizationDataset，返回 input_ids、attention_mask、labels。
4. Trainer 配置：通过 TrainingArguments 指定学习率、batch size、epoch 数、评估策略等。
5. 训练与验证：训练过程中每轮评估 BLEU/ROUGE，保存最优模型。

六、性能评估

• 指标说明：
  • BLEU：衡量 n-gram 重叠精度，侧重准确性。
  • ROUGE-1/2/L：衡量召回与精确结合，评估摘要质量。
• 实验结果：示例表格与曲线展示各指标随 epoch 变化趋势。

七、环境搭建

1. 依赖安装：

conda create -n bart_sum python=3.8
pip install torch transformers rouge-score flask

1. 下载预训练模型：

git clone https://huggingface.co/fnlp/bart-base-chinese

1. 配置文件：设置路径、超参数于 config.yaml。

八、使用说明

1. 训练模型：

python train.py --config=config.yaml

1. 启动服务：

python api.py --model_dir=outputs

1. 摘要请求：

curl -X POST http://localhost:8000/summarize \
     -H 'Content-Type: application/json' \
     -d '{"text": "待摘要短文本内容"}'

1. 返回示例：

{"summary": "生成的摘要结果..."}

九、后续展望

• 模型优化：尝试更大规模预训练或领域自适应预训练。
• 多任务学习：结合关键句抽取、标题生成，实现多维度文本理解。
• 跨模态扩展：探索图文摘要与视频摘要等方向。