Mt5 Ru XLSum

🚀 mT5_ru_XLSum

このモデルは、https://huggingface.co/csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum の改良版です。David's Daleのマニュアルに従って、トークナイザを32K（ロシア語 + 英語）に縮小しています。

🚀 クイックスタート

このモデルを transformers で使用する方法を説明します。

💻 使用例

基本的な使用法

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=3
)[0]

summary = tokenizer.decode(
    output_ids,
    skip_special_tokens=True,
    clean_up_tokenization_spaces=False
)

print(summary)

📄 ライセンス

このモデルは、cc-by-nc-sa-4.0ライセンスの下で提供されています。