TextGen：实现了多种文本生成模型，包括：UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5等模型，开箱即用

TextGen：实现了多种文本生成模型，包括：UDA、GPT2、Seq2Seq、BART、T5等模型，开箱即用 ：本项目参考Google的UDA(非核心词替换)算法和EDA算法，基于TF-IDF将句子中部分不重要词替换为同义词，随机词插入、删除、替换等方法，产生新的文本，实现了文本扩增 ：本项目基于百度翻译API实现了回译功能，先把中文句子翻译为英文，再把英文翻译为新的中文 ：本项目基于PyTorch实现了Seq2Seq、ConvSeq2Seq、BART模型的训练和预测，可以用于文本翻译、对话生成、摘要生成等文本生成任务 ：本项目基于PyTorch实现了T5和CopyT5模型训练和预测，可以用于文本翻译、对话生成、对联生成、文案撰写等文本生成任务 ：本项目基于PyTorch实现了GTP2模型训练和预测，可以用于文章生成、对联生成等文本生成任务 SongNet：本项目基于PyTorch实现了SongNet模型训练和预测，可以用于规范格式的诗词、歌词等文本生成任务 ：本项目实现了TGLS无监督相似文本生成模型，是一种“先搜索后学习”的文本生成方法，通过反复迭代学习候选集，最终模型能生成类似候选集的高质量相似文本

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，一款开箱即用的 #Vue 中后台管理系统 #框架 ，拥有多种布局与主题，动效丰富，可灵活定制，并支持多语言、多级路由缓存、自动生成导航栏等功能 特点如下： 丰富的布局与主题，覆盖市面上各种中后台应用场景，兼容PC、平板和移动端 提供系统配置文件，轻松实现个性化定制 精心设计的动效，让每一处的动画都干净利落 根据路由配置自动生成导航栏 基于文件系统的路由 支持全方位权限验证 内置多级路由最佳缓存方案 轻松实现国际化多语言适配 提供接近于浏览器原生标签栏操作体验的标签页功能