# Den4ikAI/FRED-T5-XL-interpreter
Модель для восстановления фразы с помощью контекста диалога (анафора, эллипсисы, гэппинг), проверки орфографии и нормализации текста диалоговых реплик.

Больше о задаче [тут](https://huggingface.co/inkoziev/rugpt_interpreter).
# Пример использования
```python
import torch
from transformers import T5ForConditionalGeneration, GPT2Tokenizer

model_name = 'Den4ikAI/FRED-T5-XL-interpreter'
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
model.eval()

t5_input = '''<SC1>- Ты собак любишь?
- Не люблю я их 
Развернутый ответ: <extra_id_0>'''
input_ids = tokenizer(t5_input, return_tensors='pt').input_ids
out_ids = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=100, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, early_stopping=True)
t5_output = tokenizer.decode(out_ids[0][1:])
print(t5_output)
```
# Citation
```
@MISC{FRED-T5-XL-interpeter,
    author  = {Denis Petrov, Ilya Koziev},
    title   = {Russian conversations interpreter and normalizer},
    url     = {https://huggingface.co/Den4ikAI/FRED-T5-XL-interpreter},
    year    = 2023
}
```
{"language": ["ru"], "license": "mit", "datasets": ["inkoziev/incomplete_utterance_restoration"], "widget": [{"text": "<SC1>- \u041a\u0430\u043a \u0442\u0435\u0431\u044f \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442?\\n- \u0414\u0436\u0443\u043b\u044c\u0435\u0442\u0442\u0430 \u041c\u0430\u043e\\n\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442: <extra_id_0>"}, {"text": "<SC1>- \u0410 \u0436\u0438\u0432\u0435\u0448\u044c \u0433\u0434\u0435?\\n- \u0412 \u043f\u043e\u044f\u0441\u0435 \u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0438\u0434\u043e\u0432\\n\u0420\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442: <extra_id_0>"}], "pipeline_tag": "text2text-generation"}
transformers pytorch t5 text2text-generation ru dataset:inkoziev/incomplete_utterance_restoration license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #t5 #text2text-generation #ru #dataset-inkoziev/incomplete_utterance_restoration #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 

# Den4ikAI/FRED-T5-XL-interpreter
Модель для восстановления фразы с помощью контекста диалога (анафора, эллипсисы, гэппинг), проверки орфографии и нормализации текста диалоговых реплик.

Больше о задаче тут.
# Пример использования


# Den4ikAI/FRED-T5-XL-interpreter
Модель для восстановления фразы с помощью контекста диалога (анафора, эллипсисы, гэппинг), проверки орфографии и нормализации текста диалоговых реплик.

Больше о задаче тут. # Пример использования
TAGS
#transformers #pytorch #t5 #text2text-generation #ru #dataset-inkoziev/incomplete_utterance_restoration #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
 # Den4ikAI/FRED-T5-XL-interpreter
Модель для восстановления фразы с помощью контекста диалога (анафора, эллипсисы, гэппинг), проверки орфографии и нормализации текста диалоговых реплик.

Больше о задаче тут. # Пример использования