Pubmedbert Bio Ext Summ

🚀 PubMedBERTによる生物医学的抽出要約

このモデルは、生物医学分野の文書を抽出要約するために、PubMedBERTを微調整したものです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Bachelor's thesisの研究成果です。PubMedBERTをMS^2データセットで微調整し、抽出要約を行うことができます。モデルアーキテクチャはBERTSumに似ています。トレーニングコードはbiomed-ext-summで公開されています。

💻 使用例

基本的な使用法

summarizer = pipeline("summarization",
  model = "NotXia/pubmedbert-bio-ext-summ",
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("NotXia/pubmedbert-bio-ext-summ"),
  trust_remote_code = True,
  device = 0
)

sentences = ["sent1.", "sent2.", "sent3?"]
summarizer({"sentences": sentences}, strategy="count", strategy_args=2)
>>> (['sent1.', 'sent2.'], [0, 1])

高度な使用法

文書を要約するための戦略は以下の通りです。

• length：最大長の要約（strategy_argsは最大長）。
• count：指定された文数の要約（strategy_argsは文数）。
• ratio：文書の長さに比例した要約（strategy_argsは比率 [0, 1]）。
• threshold：指定されたスコアより高い文のみを含む要約（strategy_argsは最小スコア）。

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で公開されています。