mT5_ru_XLSum / README.md
Nehc's picture
Update README.md
ae3ca5c verified
|
raw
history blame
9.65 kB
---
licenses:
- cc-by-nc-sa-4.0
language:
- ru
- en
tags:
- summarization
- dialogue-summarization
- text2text-generation
- mT5
widget:
- example_title: Russian Joke
text: С точки зрения банальной эрудиции, в аспекте призматической парадоксальности,
цинизм ваших слов в данной конспекции ассоциируется мистификацией парадоксальных иллюзий.
Разложим его семилинейным функционалом в матpицy пpямоyгольнyю тpоеpанговyю обводимyю
собственной неодноpодностью непpеpывно интегpиpyемой в pазpыв попеpек интеpвала
pасходимости кpиволинейным экстpемyмом чеpез область целостности!
- example_title: Diploma Introduction
text: 'Актуальность проблемы. Электронная информация играет все большую роль во
всех сферах жизни современного общества. В последние годы объем научно-технической
текстовой информации в электронном виде возрос настолько, что возникает угроза
обесценивания этой информации в связи с трудностями поиска необходимых сведений
среди множества доступных текстов. Развитие информационных ресурсов Интернет многократно
усугубило проблему информационной перегрузки. В этой ситуации особенно актуальными
становятся методы автоматизации реферирования текстовой информации, то есть методы
получения сжатого представления текстовых документов–рефератов (аннотаций). Постановка проблемы автоматического
реферирования текста и соответственно попытки ее решения с использованием различных
подходов предпринимались многими исследователями. История применения вычислительной
техники для реферирования насчитывает уже более 50 лет и связана с именами таких
исследователей, как Г.П. Лун, В.Е. Берзон, И.П. Cевбо, Э.Ф. Скороходько, Д.Г.
Лахути, Р.Г. Пиотровский и др. За эти годы выработаны многочисленные подходы
к решению данной проблемы, которые достаточно четко подразделяются на два направления:
автоматическое реферирование, основанное на экстрагировании из первичных документов
с помощью определенных формальных признаков «наиболее информативных» фраз (фрагментов),
совокупность которых образует некоторый экстракт; автоматическое реферирование,
основанное на выделении из текстов с помощью специальных информационных языков
наиболее существенной информации и порождении новых текстов (рефератов), содержательно
обобщающих первичные документы.
'
- example_title: Biological Info
text: Первую многоножку, у которой более тысячи ног, обнаружили в австралийских
пещерах биологи, изучавшие там подземные воды. Предыдущей рекордсменкой по количеству
ног была 700-ногая многоножка. Новый вид имеет длинное тонкое тело, похожее на
нить, и большое количество конечностей, по-видимому, дает преимущества для быстрого
перемещения и проникновения в труднодоступные места ученые полагают, такая многоножка
может спокойно перемещаться по трещинам в камнях. Австралия известна своими огромными
и жутковатыми животными вроде 25-сантиметровых пауков. Теперь список пугающих
членистоногих пополнился самой «многоногой» в мире многоножкой, у которой более
тысячи ног. Необычное животное обнаружила группа исследователей из Австралии и
США в пещерах на западе страны. Подробнее многоножку ученые описали в статье в
журнале Scientific Reports. Исследователи занимались оценкой воздействия подземных
вод на окружающую среду в зоне добычи полезных ископаемых на западе страны, когда
наткнулись на новый вид многоножек. В отличие от большинства сородичей, живущих
на поверхности, эти многоножки обитали в пещерах на глубине до 60 метров. Новый
вид исследователи назвали Eumillipes persephone, в честь Персефоны древнегреческой
богини подземного мира. У многоножки оказалось 1306 ног больше, чем у любого
другого известного вида. Предыдущей рекордсменкой была калифорнийская Illacme
plenipes, у которой насчитывалось до 750 ног. «Эти животные были настолько уникальны,
говорит биолог Бруно Бузатто. Как только я понял, какой длины они были...
Стало ясно, что это что-то совершенно новое». У Е. persephone нитевидное тело
длиной около 9,5 см и шириной всего миллиметр, состоящее из 330 сегментов, короткие
ноги и конусообразная голова. Как и другие животные, живущие в постоянной темноте,
эти многоножки бледны и слепы. Энтомолог Пол Марек сравнивает ее с белой нитью,
выдернутой из рубашки. Чтобы посчитать количество ног, ученым пришлось сначала
снять многоножку в высоком разрешении, а затем закрашивать на фото каждый десяток
ног другим цветом. (https://www.gazeta.ru/science/2021/12/17_a_14325355.shtml)
pipeline_tag: summarization
---
# mT5_ru_XLSum
Mod of https://huggingface.co/csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum. Shrink tokenizer to 30K (ru+en).
## Using this model in `transformers`
```python
import re
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
WHITESPACE_HANDLER = lambda k: re.sub('\s+', ' ', re.sub('\n+', ' ', k.strip()))
article_text = """
С точки зрения банальной эрудиции, в аспекте призматической парадоксальности,
цинизм ваших слов в данной конспекции ассоциируется мистификацией парадоксальных иллюзий.
Разложим его семилинейным функционалом в матpицy пpямоyгольнyю тpоеpанговyю обводимyю
собственной неодноpодностью непpеpывно интегpиpyемой в pазpыв попеpек интеpвала
pасходимости кpиволинейным экстpемyмом чеpез область целостности!
"""
model_name = "Nehc/mT5_ru_XLSum"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
input_ids = tokenizer(
[WHITESPACE_HANDLER(article_text)],
return_tensors="pt",
padding="max_length",
truncation=True,
max_length=512
)["input_ids"]
output_ids = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=84,
no_repeat_ngram_size=2,
num_beams=5
)[0]
summary = tokenizer.decode(
output_ids,
skip_special_tokens=True,
clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(summary)
```