【源码】基于Python和PyTorch框架的智能文案生成系统

项目简介

本项目借助Python和PyTorch框架构建智能文案生成系统，运用深度学习技术自动生成商品描述、商品推荐理由以及多商品清单文章等文本内容。系统采用Data2Seq技术，基于结构化数据生成文本，增强对商品的理解和个性化内容生成能力，支持不同场景下的内容多样化。

项目的主要特性和功能

1. 智能理解商品：利用深度学习模型深度理解商品，生成信息量更大的内容，能全面、精准且即时感知商品信息与流行趋势变化。
2. 个性化内容生成：依据用户个性化需求，生成符合其偏好的商品描述和推荐理由。
3. 场景化的内容多样化：可在不同场景下灵活定制生成内容的样式风格，满足多样化场景的内容需求。
4. 数据驱动的模型训练：使用天池平台提供的数据集训练模型，通过大量静态和行为数据精准捕捉商品信息与流行趋势。
5. 用户友好的交互界面：用户只需输入关键词并选择生成风格，即可获得智能生成的文案。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境，配置PyTorch及必要依赖库，如requests、tqdm、pyrouge等。
2. 数据下载：运行download_preprocessed_tao.py脚本从指定URL下载预处理文件并解压。
3. 数据预处理：根据项目需求，使用data_helper模块的工具函数进行数据分割、填充、剪枝等操作。
4. 模型训练：使用train.py脚本构建、训练和评估模型，可通过命令行参数或配置文件调整训练参数，如学习率、批量大小等。
5. 模型评估：使用eval_metrics函数或自定义评估指标计算模型性能，如BLEU分数、ROUGE分数等。
6. 文本生成：运行input2output.py脚本，输入关键词并选择生成风格，调用预训练模型生成智能文案。

注：以上步骤为简化流程，具体实现需根据项目需求和实际环境调整。

下载地址

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