TEXT SCULPTOR ™ est un extracteur de résumé développé par Juicycode en utilisant l'architecture Transformers et entraîné sur le modèle BART.
Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle et de la technologie d'apprentissage profond, des percées significatives ont été réalisées dans le domaine du traitement du langage naturel. Le résumé de texte, en tant qu'application importante du traitement du langage naturel, a la capacité de distiller une grande quantité d'informations textuelles en points concis, ce qui permet d'économiser du temps de lecture et d'améliorer l'efficacité de l'acquisition d'informations. Dans de nombreux domaines, tels que les rapports d'actualité, les documents de recherche scientifique, les rapports d'entreprise et d'autres scénarios, la technologie du résumé de texte a une valeur d'application et une demande de marché très étendues.
L'objectif de ce projet est de concevoir et de mettre en œuvre une procédure d'extraction de résumé de texte basée sur un modèle BART pré-entraîné, qui permet d'obtenir une extraction efficace et précise de résumé en anglais en utilisant l'architecture Transformers et en affinant les techniques d'entraînement. Le projet adopte une interface conviviale écrite en PyQt5, qui met en œuvre les fonctions de gestion de l'entraînement, de visualisation de l'historique et de test du modèle pour répondre aux besoins des différents utilisateurs dans le processus d'extraction de résumé de texte. En même temps, le projet adopte la technologie multithreading pour éviter le blocage de l'interface et garantir la rapidité de réponse du programme.
TEXT SCULPTOR ™ extrait des modèles pré-entraînés basés sur des résumés tels que bart-large-cnn, bart-base, etc. pour un entraînement affiné afin d'optimiser les performances du modèle pour des scénarios d'utilisation spécifiques. Dans le code source, un GPU (carte graphique dédiée) est utilisé pour entraîner le modèle. Il est connu que l'apprentissage ne peut être achevé lorsque la mémoire dédiée du GPU est inférieure ou égale à 6 Go.
| Version | Mise à jour |
| 2023.1 | Mettre en œuvre des procédures pour ajouter des interfaces de formation et de test |
