NLP 和 CV 编目新闻节目。 本新闻项目需要下载以下几个资源并放在相应目录下。 1.预训练模型下载地址： bert_Chinese：模型https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz 解压后文件放入： --Bert-3-class/ --bert_pretrain/ --bert-base-chinese.tar.gz.2 --pytorch_model.bin --Bert-10-class/ --bert_pretrain/ --bert-base-chinese.tar.gz.2 --pytorch_model.bin --Bert-3000-class/ --bert_pretrain/ --bert-base-chinese.tar.gz.2 --pytorch_model.bin 2.GPT2总结模型 链接：https : //pan.baidu.com/s/1atsbABI7Lq5HQNctC11E5g 提取码：grtn 提取后放入： --GPT2-Summary/ --summary_model/ --pytorch_model.bin 3.其他模型下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1lNsGycvPa_LRfZefWa3JDw 提取码：2021 提取后将： 10_bert.ckpt放入 --Bert-10-class/ --newsdataset/ --saved_dict/ --bert.ckpt
3_bert.ckpt放入 --Bert-3-class/ --newsdataset/ --saved_dict/ --bert.ckpt
3000_bert.ckpt放入 --Bert-3000-class/ --newsdataset/ --saved_dict/ --bert.ckpt
pytorch_model.bin放入 --berts_pytorch_zh/ --model/ --bert-base-chinese/ --pytorch_model.bin
运行：首先准备好视频文件，在终端输入： python3 predict.py --path (视频文件绝对路径) 最终生成文件为result.json