讲座视频总结 该代码被用作我在2020年秋季在哥伦比亚大学进行的应用深度学习课程（COMS 4995）的最终项目。该代码分为4部分。 预处理：这用于将我的课程成绩单存储库转换为唯一的结构化数据集。 我希望将其以csv的形式存储，以便易于阅读和编辑。 基于单词嵌入的基本摘要：此代码用于构建基线模型，该基线模型计算每个文档的文档嵌入，并选择与整个文档嵌入的余弦相似度最高的3个句子作为摘要。 句子嵌入是通过对单词嵌入词进行平均来计算的，并将文档嵌入作为文档中所有句子嵌入的平均值。 BERT的提取