Arabart Summ

🚀 AraBART-summ

このモデルは、アラビア語のテキスト要約、ニュースタイトル生成、パラフレージングなどのタスクに特化しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、アラビア語のテキストを要約するために設計されています。以下のウィジェットを使って、簡単にテキストの要約を試すことができます。

{
  "text": "شهدت مدينة طرابلس، مساء أمس الأربعاء، احتجاجات شعبية وأعمال شغب لليوم الثالث على التوالي، وذلك بسبب تردي الوضع المعيشي والاقتصادي. واندلعت مواجهات عنيفة وعمليات كر وفر ما بين الجيش اللبناني والمحتجين استمرت لساعات، إثر محاولة فتح الطرقات المقطوعة، ما أدى إلى إصابة العشرات من الطرفين."
}

✨ 主な機能

• アラビア語のテキスト要約
• アラビア語のニュースタイトル生成
• アラビア語のパラフレージング

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションを省略します。

💻 使用例

このREADMEには具体的なコード例が記載されていないため、このセクションを省略します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は提供されていません。

想定される用途と制限

詳細な情報は提供されていません。

学習と評価データ

詳細な情報は提供されていません。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 4
• eval_batch_size: 4
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 1

検証指標

• Loss: 2.3417
• Rouge1: 2.353
• Rouge2: 1.103
• RougeL: 1.176
• RougeLsum: 1.521

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.13.0+cu116
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションを省略します。

📄 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。