Rut5 Base Headline Gen Telegram

🚀 RuT5TelegramHeadlines

RuT5TelegramHeadlinesは、記事の見出し生成に特化したモデルです。[rut5 - base](https://huggingface.co/cointegrated/rut5 - base)モデルをベースに構築されており、効率的に記事の見出しを生成することができます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下の手順に従ってください。

モデルのロード

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

model_name = "IlyaGusev/rut5_base_headline_gen_telegram"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

見出しの生成

article_text = "..."

input_ids = tokenizer(
    [article_text],
    max_length=600,
    add_special_tokens=True,
    padding="max_length",
    truncation=True,
    return_tensors="pt"
)["input_ids"]

output_ids = model.generate(
    input_ids=input_ids
)[0]

headline = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
print(headline)

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは[rut5 - base](https://huggingface.co/cointegrated/rut5 - base)モデルをベースに構築されています。

想定される用途と制限

このモデルは、記事の見出し生成に使用することを想定しています。

トレーニングデータ

• データセット: ru_all_split.tar.gz

トレーニング手順

• トレーニングスクリプト: train.py

📄 ライセンス

このモデルはApache - 2.0ライセンスの下で提供されています。