Scifive Base Pubmed PMC

🚀 SciFive Pubmed+PMC Base

このモデルは、生物医学文献の処理に特化したテキスト生成モデルです。トークン分類、テキスト分類、質問応答、テキスト生成など、様々なタスクに対応しています。

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論文情報

論文: SciFive: a text-to-text transformer model for biomedical literature

著者: Long N. Phan, James T. Anibal, Hieu Tran, Shaurya Chanana, Erol Bahadroglu, Alec Peltekian, Grégoire Altan-Bonnet

使用方法

詳細については、私たちのGitHubリポジトリをご確認ください。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("razent/SciFive-base-Pubmed_PMC")  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("razent/SciFive-base-Pubmed_PMC")

sentence = "Identification of APC2 , a homologue of the adenomatous polyposis coli tumour suppressor ."
text =  sentence + "</s>"

encoding = tokenizer.encode_plus(text, pad_to_max_length=True, return_tensors="pt")
input_ids, attention_masks = encoding["input_ids"].to("cuda"), encoding["attention_mask"].to("cuda")

outputs = model.generate(
    input_ids=input_ids, attention_mask=attention_masks,
    max_length=256,
    early_stopping=True
)

for output in outputs:
    line = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
    print(line)

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