Mbert2mbert Arabic Text Summarization

🚀 An Arabic abstractive text summarization model

A BERT2BERT-based model for Arabic text summarization, initialized with mBERT weights and fine-tuned on a large dataset.

This is a BERT2BERT-based model. Its parameters are initialized with mBERT weights and it has been fine-tuned on a dataset of 84,764 paragraph-summary pairs.

📚 Documentation

• Paper: Arabic abstractive text summarization using RNN-based and transformer-based architectures.
• Dataset: link.

💻 Usage Examples

The model can be used as follows:

from transformers import BertTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline
from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor

model_name="malmarjeh/mbert2mbert-arabic-text-summarization"
preprocessor = ArabertPreprocessor(model_name="")

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
pipeline = pipeline("text2text-generation",model=model,tokenizer=tokenizer)

text = "شهدت مدينة طرابلس، مساء أمس الأربعاء، احتجاجات شعبية وأعمال شغب لليوم الثالث على التوالي، وذلك بسبب تردي الوضع المعيشي والاقتصادي. واندلعت مواجهات عنيفة وعمليات كر وفر ما بين الجيش اللبناني والمحتجين استمرت لساعات، إثر محاولة فتح الطرقات المقطوعة، ما أدى إلى إصابة العشرات من الطرفين."
text = preprocessor.preprocess(text)

result = pipeline(text,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
            num_beams=3,
            repetition_penalty=3.0,
            max_length=200,
            length_penalty=1.0,
            no_repeat_ngram_size = 3)[0]['generated_text']
result
>>> 'احتجاجات في طرابلس على خلفية مواجهات عنيفة بين الجيش اللبناني والمحتجين'

📞 Contact

banimarje@gmail.com

📋 Additional Information