Fine Tuned T5 Summarizer

🚀 ファインチューニングされたT5要約器のモデルカード

このモデルは、T5ベースモデルをファインチューニングしたもので、法的テキストを簡潔な短い要約と長い要約にまとめるために設計されています。複雑な法的ケースを効率的に処理し、迅速な洞察と詳細な分析を容易にします。

✨ 主な機能

• 法的テキストを短い要約と長い要約にまとめることができます。
• 長い法的文書を効率的に処理します。
• 英語の法的文書に最適です。

📦 インストール

このモデルはHugging Face上で公開されており、transformersライブラリを使用して簡単に利用できます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model_name = "manjunathainti/fine_tuned_t5_summarizer"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# Example Input
input_text = "Insert a legal case description here."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# Generate Summary
summary_ids = model.generate(input_ids, max_length=150, num_beams=4, length_penalty=2.0)
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
print("Generated Summary:", summary)

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

これは、法的ケースの要約用に開発されたファインチューニングされたT5要約器のモデルカードです。長い法的文書を処理し、2種類の要約を生成するように特別に最適化されています。

• 短い要約: 迅速なレビュー用の簡潔なハイライト。
• 長い要約: より深い分析用の詳細な洞察。

モデルのソース

• リポジトリ: [GitHub Repository URL to be added]
• デモ: [Colab Notebook to be added]
• Hugging Face上のモデル: https://huggingface.co/manjunathainti/fine_tuned_t5_summarizer

使用方法

直接使用

このモデルは、法的ケースのテキストを要約するために直接使用できます。英語の法的文書で最も効果的に機能します。

下流の使用

このモデルは、以下のシステムに統合できます。

• 法的文書管理システム。
• 法的研究とコンプライアンス用のAIツール。

範囲外の使用

• 追加のファインチューニングなしで非法的文書に使用すること。
• 英語以外の言語での要約。

バイアス、リスク、制限事項

バイアス

このモデルは、トレーニングデータに含まれるバイアスを反映する可能性があります。例えば、管轄区域の焦点やデータセットに内在する社会的バイアスなどです。

リスク

• 重要な法的詳細が省略される可能性があります。
• このモデルの出力は、専門的な法的意見を置き換えるものではありません。

推奨事項

• 常に法的専門家が出力をレビューする必要があります。
• 完全な精度が必須の法的タスクでの使用は避けてください。

トレーニングデータ

• データセット: Multi-LexSum
• 前処理: トークン化を使用して要約タスク用に前処理されました。

トレーニング手順

前処理

• データセットにトークン化と切り捨てが適用されました。
• 入力シーケンスは1024トークンに制限されました。
• 要約は以下のように制限されました。
  • 短い要約の場合は150トークン。
  • 長い要約の場合は300トークン。

トレーニングハイパーパラメータ

• 学習率: 5e-5
• バッチサイズ: 1 (勾配累積ステップ: 8)
• エポック数: 3
• オプティマイザ: AdamW
• 精度: 混合精度 (fp16)

速度、サイズ、時間

• トレーニング時間: ~4時間
• チェックポイントサイズ: ~892 MB
• ハードウェア: NVIDIA Tesla V100

評価

テストデータ、要因、メトリクス

• テストデータ: Multi-LexSumデータセットのvalidation分割に対して検証が行われました。この分割には4,818の例が含まれています。
• メトリクス:
  • bert_score Short Summary Precision : 0.84
  • bert_score Long Summary Precision : 0.81

結果

このモデルは、法的文書の信頼性の高い短い要約と長い要約を生成し、一貫性と関連性を維持します。

要約

ファインチューニングされたT5モデルは、法的文書の要約において堅牢な性能を示し、競争力のあるBERTスコアを達成しました。

モデルの検査

解釈可能性

このモデルは人間が読める要約を生成するため、法的分野のエンドユーザーにとって非常に解釈しやすいです。

環境への影響

• 炭素排出量は、Lacoste et al. (2019)に提示されたMachine Learning Impact calculatorを使用して推定できます。
  • ハードウェアの種類: NVIDIA Tesla V100
  • 使用時間: ~4時間
  • クラウドプロバイダー: Google Colab
  • コンピュートリージョン: 米国
  • 推定炭素排出量: 短いトレーニング時間のため最小限です。

技術仕様

モデルのアーキテクチャと目的

• T5アーキテクチャは、テキスト対テキストのタスク用に設計されています。
• このファインチューニングされたモデルは、seq2seq学習の柔軟性を活用して、T5を法的テキストの要約に適応させています。

コンピュートインフラストラクチャ

• ハードウェア: NVIDIA Tesla V100
• ソフトウェア: Hugging Face Transformers 4.46.3、PyTorch

📄 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。