端到端的长文本摘要模型（法研杯2020司法摘要赛道）。
参考原博客介绍：https://kexue.fm/archives/8046
├── README.md
├── datasets：数据集
│ ├── README.md
│ ├── train.json
│ ├── user_dict.txt：补充词典
│ └── user_dict_2.txt：补充词典
├── extract_convert.py：数据转换，构建抽取模型训练集
├── extract_vectorize.py：将句子向量化
├── extract_model.py：训练抽取模型
├── final.py：预测
├── seq2seq_convert.py：数据转换，抽取重点句
├── seq2seq_model.py：训练生成模型
└── snippets.py：函数和参数集合
实验环境：tensorflow 1.14 + keras 2.3.1 + bert4keras 0.9.7
(如果是Windows，请用bert4keras>=0.9.8)
首先请在snippets.py中修改相关路径配置，然后再执行下述代码。
训练代码：
#! /bin/bash
python extract_convert.py
python extract_vectorize.py
for ((i=0; i<15; i++));
do
python extract_model.py $i
done
python seq2seq_convert.py
python seq2seq_model.py预测代码
from final import *
summary = predict(text, topk=3)
print(summary)