{"id":28,"date":"2023-06-10T19:30:05","date_gmt":"2023-06-10T11:30:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.juicycode.tech\/?p=28"},"modified":"2024-11-25T17:19:53","modified_gmt":"2024-11-25T09:19:53","slug":"text-sculptor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.juicycode.cn\/th\/text-sculptor\/","title":{"rendered":"TEXT SCULPTOR \u2122"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-post-author\"><div class=\"wp-block-post-author__avatar\"><img alt='Avatar photo' src='https:\/\/www.juicycode.cn\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cropped-cropped-cropped-cropped-team_account_ico-2-48x48.png' srcset='https:\/\/www.juicycode.cn\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/cropped-cropped-cropped-cropped-team_account_ico-2-96x96.png 2x' class='avatar avatar-48 photo' height='48' width='48' \/><\/div><div class=\"wp-block-post-author__content\"><p class=\"wp-block-post-author__byline\">Zhao Zhibing, Wu Di<\/p><p class=\"wp-block-post-author__name\">Juicycode Team<\/p><\/div><\/div>\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote has-small-font-size is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p style=\"font-size:16px\"><em><strong>TEXT SCULPTOR\u2122 \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 (Text Summarization Program) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e42\u0e14\u0e22 Juicycode \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 Transformers \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21 (Training) \u0e1a\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 BART<\/strong><\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c (AI) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01 (Deep Learning) \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34 (Natural Language Processing - NLP) \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 (Text Summarization) \u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 NLP \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e32\u0e23 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e18\u0e38\u0e23\u0e01\u0e34\u0e08 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e25\u0e49\u0e27\u0e19\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e43\u0e19\u0e15\u0e25\u0e32\u0e14<\/p>\n\n\n\n<p>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e2d\u0e31\u0e07\u0e01\u0e24\u0e29\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 BART \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e35\u0e40\u0e17\u0e23\u0e19 (Pre-trained BART Model) \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21 Transformers \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e01\u0e32\u0e23 Fine-tuning \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 (UI) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 PyQt5 \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e14\u0e39\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e08\u0e17\u0e22\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e16\u0e49\u0e27\u0e19 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e22\u0e31\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 Multithreading \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e17\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1f\u0e0b \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2a\u0e16\u0e35\u0e22\u0e23<\/p>\n\n\n\n<p>TEXT SCULPTOR\u2122 \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07 (Fine-tuning) \u0e1a\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e1e\u0e23\u0e35\u0e40\u0e17\u0e23\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 bart-large-cnn \u0e41\u0e25\u0e30 bart-base \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49 GPU (\u0e01\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e14\u0e08\u0e2d\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07) \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07 GPU \u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 \u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a 6GB \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e47\u0e08\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n\n\n\n<figure style=\"font-size:15px\" 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Sculptor<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure data-wp-context=\"{&quot;uploadedSrc&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.juicycode.cn\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2023\\\/06\\\/ts_training.png&quot;,&quot;figureClassNames&quot;:&quot;aligncenter size-full&quot;,&quot;figureStyles&quot;:null,&quot;imgClassNames&quot;:&quot;wp-image-48&quot;,&quot;imgStyles&quot;:null,&quot;targetWidth&quot;:689,&quot;targetHeight&quot;:392,&quot;scaleAttr&quot;:false,&quot;ariaLabel&quot;:&quot;Enlarge image&quot;,&quot;alt&quot;:&quot;&quot;}\" data-wp-interactive=\"core\/image\" class=\"aligncenter size-full wp-lightbox-container\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"689\" height=\"392\" data-wp-init=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on-async--click=\"actions.showLightbox\" data-wp-on-async--load=\"callbacks.setButtonStyles\" data-wp-on-async-window--resize=\"callbacks.setButtonStyles\" 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\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 (Text Summarization) \u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 NLP \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d 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