利用bertsum模型进行训练中文json数据，验证并输出ROUGE分数

利用BERTSum模型进行中文JSON数据的训练通常涉及以下几个步骤：

1. **数据准备**：
- JSON数据应该包含两部分：原文本和对应的参考摘要。例如：

   {
     "document": "这是一篇示例文章",
     "summary": "这是摘要"
   }

2. **数据预处理**：
- 使用BertTokenizer将文本和摘要分别编码成输入特征（如token IDs、attention mask）。
- 如果有多个参考摘要，可以考虑取平均或选择最高得分的一个作为标签。

3. **加载模型**：

   from transformers import BertForConditionalGeneration, BertTokenizerFast
   model = BertForConditionalGeneration.from_pretrained('bert-base-chinese', num_beams=4)
   tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-chinese')

4. **模型训练**：

   def train_step(batch):
       input_ids = batch["input_ids"]
       attention_mask = batch["attention_mask"]
       summary_ids = batch["summary_ids"]
       
       outputs = model.generate(
           input_ids,
           attention_mask=attention_mask,
           max_length=128,  # 可能需要调整摘要长度
           num_beams=4,  # 并行生成的束数
           early_stopping=True  # 提前停止条件
       )
       
       # 计算loss并更新权重
       loss = model(**batch, labels=summary_ids)[0]
       return loss
   
   for epoch in range(num_epochs):
       for batch in dataloader:
           loss = train_step(batch)
           ... 更新模型参数 ...

5. **评估与计算ROUGE分数**：
-1, ROUGE-2, ROUGE-L），评估生成的摘要与参考摘要的相似度。

   from rouge import Rouge

   rouge = Rouge()
   pred_summary = [tokenizer.decode(generation) for generation in output_ids]  # 解码生成的摘要
   rouge_scores = rouge.get_scores(pred_summaries, reference_summaries)  # reference_summaries是实际摘要列表