未知目标文本大小的文本摘要

问题描述

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

我使用 this link 中的代码说明进行文本摘要。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：

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

错误可能源于输入操作。输入源 连接到节点 model_2/embedding_1/embedding_lookup 的操作： model_2/embedding_1/embedding_lookup/19252（定义于 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

解决方法

encoder_inputs = Input(shape=(max_len_text,)) 

所以你必须设置 max_len_text。

从(Bahdanau et al.,2015)可以看出，Attention层的输入长度没有限制。剩下的只是收集 LSTM 中间状态，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）