T5 Small Indonesian Summarization Cased
T
T5 Small Indonesian Summarization Cased
panggiによって開発
インドネシア語に対して微調整されたT5小型要約モデルで、huseinzol05のt5-small-bahasa-summarization-casedモデルをベースに、indosumデータセットを使用して微調整されています。
ダウンロード数 65
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはインドネシア語テキストの要約生成を行うT5小型モデルで、長いテキストを簡潔な要約に圧縮することができます。
モデル特徴
インドネシア語最適化
インドネシア語に特化して微調整され、インドネシア語テキストの要約生成能力を最適化しています。
T5アーキテクチャに基づく
T5-smallアーキテクチャを採用し、モデルを軽量化しながら良好な要約性能を提供します。
indosumデータセット微調整
indosumインドネシア語要約データセットを使用して微調整され、インドネシア語テキストの理解と要約能力が向上しています。
モデル能力
インドネシア語テキスト要約
長いテキストの圧縮
重要情報の抽出
使用事例
ニュース要約
ニュース記事の要約
長いニュース記事を自動的に簡潔な要約に圧縮する
重要情報を含む短い要約を生成する
医療テキスト処理
医療記事の要約
医療関連の長いテキストを要約する
医療記事から重要な症状と治療情報を抽出する
🚀 インドネシア語T5要約小型モデル
このプロジェクトは、インドネシア語用に微調整されたT5小型要約モデルです。インドネシア語テキストの要約生成タスクを効果的に処理し、インドネシア語関連の情報処理に効率的な解決策を提供します。
🚀 クイックスタート
微調整モデルの読み込み
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("panggi/t5-small-indonesian-summarization-cased")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("panggi/t5-small-indonesian-summarization-cased")
コード例
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("panggi/t5-small-indonesian-summarization-cased")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("panggi/t5-small-indonesian-summarization-cased")
# https://www.sehatq.com/artikel/apa-itu-dispepsia-fungsional-ketahui-gejala-dan-faktor-risikonya
ARTICLE_TO_SUMMARIZE = "Secara umum, dispepsia adalah kumpulan gejala pada saluran pencernaan seperti nyeri, sensasi terbakar, dan rasa tidak nyaman pada perut bagian atas. Pada beberapa kasus, dispepsia yang dialami seseorang tidak dapat diketahui penyebabnya. Jenis dispepsia ini disebut dengan dispepsia fungsional. Apa saja gejala dispepsia fungsional? Apa itu dispepsia fungsional? Dispepsia fungsional adalah kumpulan gejala tanpa sebab pada saluran pencernaan bagian atas. Gejala tersebut dapat berupa rasa sakit, nyeri, dan tak nyaman pada perut bagian atas atau ulu hati. Penderita dispepsia fungsional juga akan merasakan kenyang lebih cepat dan sensasi perut penuh berkepanjangan. Gejala-gejala tersebut bisa berlangsung selama sebulan atau lebih. Dispepsia ini memiliki nama “fungsional” karena kumpulan gejalanya tidak memiliki penyebab yang jelas. Dilihat dari fungsi dan struktur saluran pencernaan, dokter tidak menemukan hal yang salah. Namun, gejalanya bisa sangat mengganggu dan menyiksa. Dispepsia fungsional disebut juga dengan dispepsia nonulkus. Diperkirakan bahwa 20% masyarakat dunia menderita dispepsia fungsional. Kondisi ini berisiko tinggi dialami oleh wanita, perokok, dan orang yang mengonsumsi obat anti-peradangan nonsteroid (NSAID). Dispepsia fungsional bisa bersifat kronis dan mengganggu kehidupan penderitanya. Namun beruntung, ada beberapa strategi yang bisa diterapkan untuk mengendalikan gejala dispepsia ini. Strategi tersebut termasuk perubahan gaya hidup, obat-obatan, dan terapi.Ragam gejala dispepsia fungsional Gejala dispepsia fungsional dapat bervariasi antara satu pasien dengan pasien lain. Beberapa tanda yang bisa dirasakan seseorang, yaitu: Sensasi terbakar atau nyeri di saluran pencernaan bagian atas Perut kembung Cepat merasa kenyang walau baru makan sedikit Mual Muntah Bersendawa Rasa asam di mulut Penurunan berat badan Tekanan psikologis terkait dengan kondisi yang dialami Apa sebenarnya penyebab dispepsia fungsional? Sebagai penyakit fungsional, dokter mengkategorikan dispepsia ini sebagai penyakit yang tidak diketahui penyebabnya. Hanya saja, beberapa faktor bisa meningkatkan risiko seseorang terkena dispepsia fungsional. Faktor risiko tersebut, termasuk: Alergi terhadap zat tertentu Perubahan mikrobioma usus Infeksi, seperti yang dipicu oleh bakteriHelicobacter pylori Sekresi asam lambung yang tidak normal Peradangan pada saluran pencernaan bagian atas Gangguan pada fungsi lambung untuk mencerna makanan Pola makan tertentu Gaya hidup tidak sehat Stres Kecemasan atau depresi Efek samping pemakaian obat seperti obat antiinflamasi nonsteroid Penanganan untuk dispepsia fungsional Ada banyak pilihan pengobatan untuk dispepsia fungsional. Seperti yang disampaikan di atas, tidak ada penyebab tunggal dispepsia ini yang bisa diketahui. Gejala yang dialami antara satu pasien juga mungkin amat berbeda dari orang lain. Dengan demikian, jenis pengobatan dispepsia fungsional juga akan bervariasi. Beberapa pilihan strategi penanganan untuk dispepsia fungsional, meliputi: 1. Obat-obatan Ada beberapa jenis obat yang mungkin akan diberikan dokter, seperti Obat penetral asam lambung yang disebut penghambat reseptor H2 Obat penghambat produksi asam lambung yang disebut proton pump inhibitors Obat untuk mengendalikan gas di perut yang mengandung simetikon Antidepresan seperti amitriptyline Obat penguat kerongkongan yang disebut agen prokinetik Obat untuk pengosongan isi lambung seperti metoclopramide Antibiotik jika dokter mendeteksi adanya infeksi bakteri H. pylori 2. Anjuran terkait perubahan gaya hidup Selain obat-obatan, dokter akan memberikan rekomendasi perubahan gaya hidup yang harus diterapkan pasien. Tips terkait perubahan gaya hidup termasuk: Makan lebih sering namun dengan porsi yang lebih sedikit Menjauhi makanan berlemak karena memperlambat pengosongan makanan di lambung Menjauhi jenis makanan lain yang memicu gejala dispepsia, seperti makanan pedas, makanan tinggi asam, produk susu, dan produk kafein Menjauhi rokok Dokter juga akan meminta pasien untuk mencari cara untuk mengendalikan stres, tidur dengan kepala lebih tinggi, dan menjalankan usaha untuk mengendalikan berat badan. Apakah penyakit dispepsia itu berbahaya? Dispepsia, termasuk dispepsia fungsional, dapat menjadi kronis dengan gejala yang menyiksa. Jika tidak ditangani, dispepsia tentu dapat berbahaya dan mengganggu kehidupan pasien. Segera hubungi dokter apabila Anda merasakan gejala dispepsia, terlebih jika tidak merespons obat-obatan yang dijual bebas. Catatan dari SehatQ Dispepsia fungsional adalah kumpulan gejala pada saluran pencernaan bagian atas yang tidak diketahui penyebabnya. Dispepsia fungsional dapat ditangani dengan kombinasi obat-obatan dan perubahan gaya hidup. Jika masih memiliki pertanyaan terkait dispepsia fungsional, Anda bisa menanyakan ke dokter di aplikasi kesehatan keluarga SehatQ. Aplikasi SehatQ bisa diunduh gratis di Appstore dan Playstore yang berikan informasi penyakit terpercaya."
# generate summary
input_ids = tokenizer.encode(ARTICLE_TO_SUMMARIZE, return_tensors='pt')
summary_ids = model.generate(input_ids,
max_length=100,
num_beams=2,
repetition_penalty=2.5,
length_penalty=1.0,
early_stopping=True,
no_repeat_ngram_size=2,
use_cache=True)
summary_text = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(summary_text)
出力
'Dispepsia fungsional adalah kumpulan gejala tanpa sebab pada saluran pencernaan bagian atas. Gejala tersebut dapat berupa rasa sakit, nyeri, dan tak nyaman pada perut bagian atas. Penderita dispepsia fungsional juga akan merasakan kenyang lebih cepat dan sensasi perut penuh berkepanjangan. Gejala-gejala tersebut bisa berlangsung selama sebulan atau lebih.
✨ 主な機能
- 対象的な微調整:
t5-small-indonesian-summarization-cased
モデルは、huseinzol05 のt5-small-bahasa-summarization-cased
モデルをベースに、indosum データセットを使用して微調整されており、インドネシア語の要約タスクにより適しています。
📚 ドキュメント
微調整コーパス
t5-small-indonesian-summarization-cased
モデルは、huseinzol05 の t5-small-bahasa-summarization-cased
モデルをベースに、indosum データセットを使用して微調整されています。
📄 謝辞
Immanuel Drexelによる記事 Text Summarization, Extractive, T5, Bahasa Indonesia, Huggingface’s Transformers を書いてくれたことに感謝します。
Bart Large Cnn
MIT
英語コーパスで事前学習されたBARTモデルで、CNNデイリーメールデータセットに特化してファインチューニングされ、テキスト要約タスクに適しています。
テキスト生成 英語
B
facebook
3.8M
1,364
Parrot Paraphraser On T5
ParrotはT5ベースの言い換えフレームワークで、自然言語理解(NLU)モデルのトレーニング加速のために設計され、高品質な言い換えによるデータ拡張を実現します。
テキスト生成
Transformers

P
prithivida
910.07k
152
Distilbart Cnn 12 6
Apache-2.0
DistilBARTはBARTモデルの蒸留バージョンで、テキスト要約タスクに特化して最適化されており、高い性能を維持しながら推論速度を大幅に向上させています。
テキスト生成 英語
D
sshleifer
783.96k
278
T5 Base Summarization Claim Extractor
T5アーキテクチャに基づくモデルで、要約テキストから原子声明を抽出するために特別に設計されており、要約の事実性評価プロセスの重要なコンポーネントです。
テキスト生成
Transformers 英語

T
Babelscape
666.36k
9
Unieval Sum
UniEvalは自然言語生成タスクの自動評価のための統一された多次元評価器で、複数の解釈可能な次元での評価をサポートします。
テキスト生成
Transformers

U
MingZhong
318.08k
3
Pegasus Paraphrase
Apache-2.0
PEGASUSアーキテクチャを微調整したテキスト再述モデルで、意味は同じだが表現が異なる文章を生成できます。
テキスト生成
Transformers 英語

P
tuner007
209.03k
185
T5 Base Korean Summarization
これはT5アーキテクチャに基づく韓国語テキスト要約モデルで、韓国語テキスト要約タスク用に設計され、paust/pko-t5-baseモデルを微調整して複数の韓国語データセットで訓練されました。
テキスト生成
Transformers 韓国語

T
eenzeenee
148.32k
25
Pegasus Xsum
PEGASUSは、Transformerに基づく事前学習モデルで、抽象的なテキスト要約タスクに特化しています。
テキスト生成 英語
P
google
144.72k
198
Bart Large Cnn Samsum
MIT
BART-largeアーキテクチャに基づく対話要約モデルで、SAMSumコーパス用に微調整され、対話要約の生成に適しています。
テキスト生成
Transformers 英語

B
philschmid
141.28k
258
Kobart Summarization
MIT
KoBARTアーキテクチャに基づく韓国語テキスト要約モデルで、韓国語ニュース記事の簡潔な要約を生成できます。
テキスト生成
Transformers 韓国語

K
gogamza
119.18k
12
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98