html2article-golang基于文本密度的 html2article 实现
html2article — 基于文本密度的html2article实现[golang]
Install
go get -u -v github.com/sundy-li/html2article
Performance
avg 3.2ms per article, accuracy >= 98% (对比其他开源实现,可能是目前最快的html2article实现,我们测试的数据集约3kw来自于微信公众号,各大类中文科技媒体历史文章,目前能达到98%以上准确率)
Examples
参考examples from_url.go
package main
import (
"github.com/sundy-li/html2article"
)
func main() {
article, err := html2article.FromUrl("https://www.leiphone.com/news/201602/DsiQtR6c1jCu7iwA.html")
if err != nil {
panic(err)
}
println("article title is =>", article.Title)
println("article publishtime is =>", article.Publishtime)
println("article content is =>", article.Content)
}
Algorithm
评论
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基于transformer的文本识别方法
很久很久很久之前（大约是两年前）接触到了Transformer，seq2seq模型注意力机制的另一种实现，完全摒弃了循环网络，使得速度得到极大提升。
所以就忍不住想，把Transformer应用到文本识别上来是否可行呢？这一想法使得我几天几夜茶饭不思，夜不能眠，理论上肯定是可以的，因为Transformer也是用于seq2seq模型的；鉴于最近终于空闲了，可以放手实现一下。
关于Transformer的理论细节，本文就不展开了（后面计划着...）。 其结构如下图所示：
而我们主要关注的是encoder部分：
基于TRANSFORMER文本识别模型的网络架构
参考文献[3]把识别模型网络结构划分成了四部分，如图：
laygin
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