T5 Sentence To Triplet Xl

🚀 peft

このモデルは、文章を入力として受け取り、知識グラフ生成に使用する 主語-関係-目的語 形式のトリプレットを出力するよう、KELMコーパス で微調整された flan-t5-xl のバージョンです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、文章を入力として受け取り、知識グラフ生成に使用する 主語-関係-目的語 形式のトリプレットを出力するよう、KELMコーパス で微調整された flan-t5-xl のバージョンです。

✨ 主な機能

• 文章を入力として受け取り、知識グラフ生成に使用する 主語-関係-目的語 形式のトリプレットを出力します。
• トリプレットを区切るためにカスタムトークンを使用します。

💻 使用例

基本的な使用法

# モデルはトリプレットを区切るためにカスタムトークンを使用します。
special_tokens = ['<triplet>', '</triplet>', '<relation>', '<object>']
tokenizer.add_tokens(special_tokens)

高度な使用法

# モデルを使用する例です。
model = model.to(device)
model.eval()

new_input = "Hugging Face, Inc. is an American company that develops tools for building applications using machine learning.",
inputs = tokenizer(new_input, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"].to("cuda"))
    print(tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=False)[0])

出力例: <pad><triplet> Hugging Face <relation> instance of <object> Business </triplet></s>

📄 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。