TEXT SCULPTOR ™ 是 Juicycode 开发的一个摘要提取程序，采用 Transformers 架构，基于BART模型进行训练。
随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，自然语言处理领域取得了显著的突破。文本摘要作为一种重要的自然语言处理应用，具备将大量文本信息提炼为简洁要点的能力，从而节省阅读时间并提高信息获取效率。在众多领域，如新闻报道、科研论文、企业报告等场景中，文本摘要技术具有广泛的应用价值和市场需求。
本项目旨在设计并实现一个基于预训练BART模型的文本摘要提取程序，通过使用Transformers架构和微调训练技术，实现高效且准确的英文摘要提取。项目采用了PyQt5编写的用户友好界面，实现了训练管理、历史记录查看及可视化、模型测试等功能，满足不同用户在文本摘要提取过程中的需求。同时，项目采用多线程技术避免界面阻塞，确保程序响应迅速。
TEXT SCULPTOR ™ 基于bart-large-cnn、bart-base等摘要提取预训练模型进行微调训练，以针对特定使用场景优化模型性能。源代码中，使用了GPU（专用显卡）来训练模型。已知的，当GPU的专用内存低于等于6GB时，训练无法完成。
| Version | Update |
| 2023.1 | 实现程序，增加训练界面、测试界面 |
