abstractive_summarization/src/run.py [88:102]:
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    parser.add_argument('-corpus_path', type=str, default="", help="target domain corpus path")
    parser.add_argument('-mask_prob', type=float, default=0.15, help="mask probability")
    # for learning, optimizer
    parser.add_argument('-mtl', action='store_true', help='multitask learning')
    parser.add_argument('-optim', default='adam', type=str)
    parser.add_argument('-beta1', default=0.9, type=float)
    parser.add_argument('-beta2', default=0.998, type=float)
    parser.add_argument('-warmup_steps', default=1000, type=int)
    parser.add_argument('-decay_method', default='noam', type=str)
    parser.add_argument('-enc_hidden_size', default=768, type=int)
    parser.add_argument('-clip', default=1.0, type=float)
    parser.add_argument('-accumulation_steps', default=10, type=int)
    parser.add_argument('-bsz', default=4, type=int, help='batch size')
    # for evaluation
    parser.add_argument('-process_num', default=4, type=int)
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abstractive_summarization/src/sdpt_pretraining.py [95:109]:
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    parser.add_argument('-corpus_path', type=str, default="", help="target domain corpus path")
    parser.add_argument('-mask_prob', type=float, default=0.15, help="mask probability")
    # for learning, optimizer
    parser.add_argument('-mtl', action='store_true', help='multitask learning')
    parser.add_argument('-optim', default='adam', type=str)
    parser.add_argument('-beta1', default=0.9, type=float)
    parser.add_argument('-beta2', default=0.998, type=float)
    parser.add_argument('-warmup_steps', default=1000, type=int)
    parser.add_argument('-decay_method', default='noam', type=str)
    parser.add_argument('-enc_hidden_size', default=768, type=int)
    parser.add_argument('-clip', default=1.0, type=float)
    parser.add_argument('-accumulation_steps', default=10, type=int)
    parser.add_argument('-bsz', default=4, type=int, help='batch size')
    # for evaluation
    parser.add_argument('-process_num', default=4, type=int)
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