未知目标文本大小的文本摘要

Question

我在 python3 中使用 Tensorflow keras 库进行未知文本大小的文本摘要。

我正在使用此链接中的代码解释进行文本摘要。 但看起来代码有一个用于要汇总的输入文本的最大大小的设置值，因为它已经知道要汇总的文本大小。 但如果我不知道呢？ 我的意思是，如果我必须对许多我不知道它们总大小的文本进行摘要？

错误文本太长，所以我没有成功找到与我的案例相关的内容。

所以错误是：

index[0,0] = 30 不在 [0, 13) [[node model_2/embedding_1/embedding_lookup（定义在 C:\\Users\\f_pc\\Desktop\\class_python.py:314）]] [Op:__inference_predict_function_19765]

错误可能源自输入操作。 连接到节点model_2/embedding_1/embedding_lookup的输入源操作：model_2/embedding_1/embedding_lookup/19252（定义在D:\\obj\\windows-release\\37amd64_Release\\msi_python\\zip_amd64\\contextlib.py:112）

函数调用栈：predict_function

我也在尝试

max_text_len=800
max_summary_len=500

但是把这个大小加起来，分析时间会增加，但也有

Answer 1

encoder_inputs = Input(shape=(max_len_text,)) 

所以你必须设置max_len_text 。

据我所知（ Bahdanau et al., 2015 ），Attention 层的输入长度没有限制。 剩下的只是收集 LSTM 中间状态，这也不应该依赖于输入长度。

您是否尝试在推理期间设置与模型构建期间不同的max_len_text ？ （为每个推理动态设置它，即为您总结的每个输入文本）