pn-summary-mt5-smallオープンソースモデル - ペルシア語テキストの要約に特化して最適化され、無料でデプロイできる超実用的なモデル

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Pn Summary Mt5 Small

HooshvareLabによって開発

ペルシア語テキストの要約タスクに最適化されたmT5-smallモデルで、pn_summaryデータセットで訓練されています。

テキスト生成

Transformers

その他#ペルシア語要約生成 #多言語MT5モデル #低リソース最適化

ダウンロード数 409

リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはmT5-smallアーキテクチャに基づいており、ペルシア語テキストの要約生成タスクに特化しており、長いテキストから重要な情報を抽出して簡潔な要約を生成することができます。

モデル特徴

ペルシア語最適化

ペルシア語テキストの特徴に合わせて訓練と最適化が行われています。

多粒度ROUGE評価

低、中、高の3つの粒度のROUGE評価結果を提供し、モデルの性能を全面的に反映します。

軽量アーキテクチャ

mT5-smallアーキテクチャに基づいており、性能を維持しながらリソースの要求を低減します。

モデル能力

ペルシア語テキスト理解

重要情報抽出

テキスト要約生成

長いテキストの圧縮

使用事例

ニュースメディア

ニュース記事の要約

ニュース記事の重要な要約を自動生成します。

ROUGE-1 F1値約43 - 44%

学術研究

論文要約生成

ペルシア語の学術論文に対して簡潔な要約を生成します。

🚀 mT5-smallモデルによる記事要約

このモデルはpnSummaryデータセットを使用したmT5-smallモデルで、記事の要約を行うことができます。

📚 評価結果

以下の表は、モデルが検証セットに対して取得したROUGEスコアをまとめたものです。

+-----------+------+-----------+--------+-----------+
|   Score   | Type | Precision | Recall | F-Measure |
+-----------+------+-----------+--------+-----------+
|   rouge1  | low  |   45.13   | 42.92  |   42.52   |
|   rouge1  | mid  |   45.67   | 43.47  |   43.04   |
|   rouge1  | high |   46.26   | 44.04  |   43.57   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
|   rouge2  | low  |   26.08   | 24.73  |   24.56   |
|   rouge2  | mid  |   26.65   | 25.29  |   25.10   |
|   rouge2  | high |   27.25   | 25.84  |   25.63   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
|   rougeL  | low  |   38.72   | 36.86  |   36.55   |
|   rougeL  | mid  |   39.28   | 37.38  |   37.05   |
|   rougeL  | high |   39.86   | 37.96  |   37.60   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
| rougeLsum | low  |   38.67   | 36.80  |   36.50   |
| rougeLsum | mid  |   39.25   | 37.36  |   37.02   |
| rougeLsum | high |   39.88   | 37.94  |   37.59   |
+-----------+------+-----------+--------+-----------+

📊 テスト結果

以下の表は、モデルがテストセットに対して取得したROUGEスコアをまとめたものです。

+-----------+------+-----------+--------+-----------+
|   Score   | Type | Precision | Recall | F-Measure |
+-----------+------+-----------+--------+-----------+
|   rouge1  | low  |   45.09   | 42.67  |   42.43   |
|   rouge1  | mid  |   45.63   | 43.19  |   42.87   |
|   rouge1  | high |   46.20   | 43.78  |   43.40   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
|   rouge2  | low  |   26.10   | 24.57  |   24.49   |
|   rouge2  | mid  |   26.68   | 25.13  |   25.04   |
|   rouge2  | high |   27.30   | 25.73  |   25.63   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
|   rougeL  | low  |   38.60   | 36.49  |   36.29   |
|   rougeL  | mid  |   39.15   | 37.06  |   36.82   |
|   rougeL  | high |   39.75   | 37.63  |   37.37   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
| rougeLsum | low  |   38.57   | 36.49  |   36.27   |
| rougeLsum | mid  |   39.15   | 37.07  |   36.82   |
| rougeLsum | high |   39.76   | 37.56  |   37.36   |
+-----------+------+-----------+--------+-----------+