Randeng Pegasus 523M Summary Chinese

🚀 燃灯-Pegasus-523M-摘要-中文

このモデルは、複数の中国語の要約データセットで微調整された、中国語版のPAGASUS-largeで、要約タスクを得意としています。

🚀 クイックスタート

• メインページ: 風神邦
• Github: Fengshenbang-LM

✨ 主な機能

このモデルは、要約タスクを得意としており、複数の中国語の要約データセットで微調整された、中国語版のPAGASUS-largeです。

📚 ドキュメント

モデル分類

モデル情報

参考論文: PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization

Randeng-Pegasus-523M-Chineseをベースに、収集した7つの中国語分野のテキスト要約データセット（約400万個のサンプル）で微調整し、要約バージョンを得ました。これら7つのデータセットは、education、new2016zh、nlpcc、shence、sohu、thucnews、weiboです。

下流性能

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import PegasusForConditionalGeneration
# Need to download tokenizers_pegasus.py and other Python script from Fengshenbang-LM github repo in advance,
# or you can download tokenizers_pegasus.py and data_utils.py in https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Randeng_Pegasus_523M/tree/main
# Strongly recommend you git clone the Fengshenbang-LM repo:
# 1. git clone https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM
# 2. cd Fengshenbang-LM/fengshen/examples/pegasus/
# and then you will see the tokenizers_pegasus.py and data_utils.py which are needed by pegasus model
from tokenizers_pegasus import PegasusTokenizer

model = PegasusForConditionalGeneration.from_pretrained("IDEA-CCNL/Randeng-Pegasus-523M-Summary-Chinese")
tokenizer = PegasusTokenizer.from_pretrained("IDEA-CCNL/Randeng-Pegasus-523M-Summary-Chinese")

text = "据微信公众号“界面”报道，4日上午10点左右，中国发改委反垄断调查小组突击查访奔驰上海办事处，调取数据材料，并对多名奔驰高管进行了约谈。截止昨日晚9点，包括北京梅赛德斯-奔驰销售服务有限公司东区总经理在内的多名管理人员仍留在上海办公室内"
inputs = tokenizer(text, max_length=1024, return_tensors="pt")

# Generate Summary
summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"])
tokenizer.batch_decode(summary_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]

# model Output: 反垄断调查小组突击查访奔驰上海办事处，对多名奔驰高管进行约谈

📄 ライセンス

引用

このモデルをご利用の場合は、以下の論文を引用してください。

@article{fengshenbang,
  author    = {Jiaxing Zhang and Ruyi Gan and Junjie Wang and Yuxiang Zhang and Lin Zhang and Ping Yang and Xinyu Gao and Ziwei Wu and Xiaoqun Dong and Junqing He and Jianheng Zhuo and Qi Yang and Yongfeng Huang and Xiayu Li and Yanghan Wu and Junyu Lu and Xinyu Zhu and Weifeng Chen and Ting Han and Kunhao Pan and Rui Wang and Hao Wang and Xiaojun Wu and Zhongshen Zeng and Chongpei Chen},
  title     = {Fengshenbang 1.0: Being the Foundation of Chinese Cognitive Intelligence},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2209.02970},
  year      = {2022}
}

また、以下のウェブサイトも引用できます。

@misc{Fengshenbang-LM,
  title={Fengshenbang-LM},
  author={IDEA-CCNL},
  year={2021},
  howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
}