Aml Text Summarization T5

🚀 AMLテキスト要約T5モデル

このモデルは、ブレーメン大学の高度な機械学習コースの一環として開発された、T5-Smallアーキテクチャに基づくテキスト要約モデルです。

✨ 主な機能

このモデルは、CNN/Daily Mailデータセットで抽象的なテキスト要約のためにファインチューニングされています。T5-Small（Text-To-Text Transfer Transformer）アーキテクチャを使用しています。

📦 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

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("s0urin/aml-text-summarization-t5")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("s0urin/aml-text-summarization-t5")

text = "Your long text here..."
inputs = tokenizer("summarize: " + text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)
outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=150, min_length=40, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True)
summary = tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True)

print(summary)

📚 ドキュメント

📄 作成者

• Sourin Kumar Pal
• Jassim Hameed Ayobkhan