O3ap Sm

🚀 O3ap-sm: ウクライナニュース要約モデル

このリポジトリには、T5-smallアーキテクチャでファインチューニングされたウクライナニュース要約モデルである03ap-smモデルが含まれています。このモデルは、テキスト要約タスクのためにウクライナ語コーパスCCMatrixで学習されています。

✨ 主な機能

このモデルは、ウクライナ語および英語のニュース記事を要約することができます。T5-smallアーキテクチャをベースにしており、特定のウクライナ語データセットでファインチューニングされています。

📦 インストール

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("d0p3/O3ap-sm")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("d0p3/O3ap-sm")

要約の生成

news_article = "**YOUR NEWS ARTICLE TEXT IN UKRAINIAN**"

input_ids = tokenizer(news_article, return_tensors="pt").input_ids
output_ids = model.generate(input_ids)

summary = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

print(summary)

📚 ドキュメント

モデル概要

制限事項

• このモデルは、非公式または非常に口語的なウクライナ語テキストでは最適な性能を発揮しない可能性があります。
• 他の言語モデルと同様に、事実誤りのある要約や学習データに含まれるバイアスを反映した要約を生成する可能性があります。

倫理的な考慮事項

• 透明性：モデルの意図された使用目的（ニュース記事の要約）とその制限事項を明確に記載します。
• バイアス：学習データの選択またはファインチューニングプロセス中に導入されたバイアスに注意し、可能な限り緩和策を講じます。
• 誤用：モデルが誤用される可能性（誤解を招く要約の生成など）を認識し、その出力の注意深い評価を勧めます。

コントリビューション

コントリビューションとフィードバックを歓迎します！

📄 ライセンス

このモデルは[CC-BY-NC-4.0]の下で公開されています。