metadata

language:
  - ru
  - en
datasets:
  - d0rj/samsum-ru
  - IlyaGusev/gazeta
  - zjkarina/matreshka
  - rcp-meetings/rudialogsum_v2
  - GEM/wiki_lingua
  - mlsum
tags:
  - summarization
  - dialogue-summarization
  - text2text-generation
  - t5
widget:
  - 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.
  - 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)

ru-mbart-large-summ

Model

Finetuned ai-forever/ruT5-base for text and dialogue summarization.

Data

All 'train' subsets was concatenated and shuffled with seed 1000 - 7.

Train subset = 155678 rows.

Metrics

Evaluation on 10% of concatenated 'validation' subsets = 1458 rows.

See WandB logs.

See report at REPORT WIP.

Usage

from transformers import pipeline


pipe = pipeline('summarization', model='d0rj/rut5-base-summ')
pipe(text)

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration


tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('d0rj/rut5-base-summ')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('d0rj/rut5-base-summ').eval()

input_ids = tokenizer(text, return_tensors='pt').input_ids
outputs = model.generate(input_ids)
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)