Mbart Large Cc25 Cnn Dailymail Nl

🚀 mbart-large-cc25-cnn-dailymail-nl

このモデルは、ニュース記事の要約に特化したモデルで、Dutchニュース記事の要約に役立ちます。また、このモデルに関するブログ記事も用意されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Dutchニュース記事の要約に使用できます。以下に、使用方法の概要を示します。

✨ 主な機能

• mbart をファインチューニングしたバージョンです。
• Dutchニュース記事の要約に特化しています。
• このモデルに関するブログ記事が こちら にあります。

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコードを実行して、必要なライブラリをインストールします。

import transformers

undisputed_best_model = transformers.MBartForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "ml6team/mbart-large-cc25-cnn-dailymail-nl"
)
tokenizer = transformers.MBartTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")
summarization_pipeline = transformers.pipeline(
    task="summarization",
    model=undisputed_best_model,
    tokenizer=tokenizer,
)
summarization_pipeline.model.config.decoder_start_token_id = tokenizer.lang_code_to_id[
    "nl_XX"
]

💻 使用例

基本的な使用法

import transformers

undisputed_best_model = transformers.MBartForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "ml6team/mbart-large-cc25-cnn-dailymail-nl"
)
tokenizer = transformers.MBartTokenizer.from_pretrained("facebook/mbart-large-cc25")
summarization_pipeline = transformers.pipeline(
    task="summarization",
    model=undisputed_best_model,
    tokenizer=tokenizer,
)
summarization_pipeline.model.config.decoder_start_token_id = tokenizer.lang_code_to_id[
    "nl_XX"
]

article = "Kan je dit even samenvatten alsjeblief."  # Dutch
summarization_pipeline(
    article,
    do_sample=True,
    top_p=0.75,
    top_k=50,
    # num_beams=4,
    min_length=50,
    early_stopping=True,
    truncation=True,
)[0]["summary_text"]

📚 ドキュメント

トレーニングデータ

mbart を このデータセット でファインチューニングしました。