🚀 bart-large-meeting-summary-xsum-samsum-dialogsum-AMI
このモデルは、会議内容の要約を行うために、'facebook/bart-large-xsum'をファインチューニングして得られました。複数のデータセットを用いて訓練され、ROUGEメトリクスで評価されます。
🚀 クイックスタート
このモデルを使用するには、以下の手順に従ってください。
インストール
必要なライブラリをインストールします。
pip install transformers
使用例
以下のコードは、このモデルを使ってテキストを要約する基本的な使用法を示しています。
from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("summarization", model="knkarthick/MEETING-SUMMARY-BART-LARGE-XSUM-SAMSUM-DIALOGSUM-AMI")
text = '''The meeting kicks off with introductions. Laura, the project manager, leads the discussion on designing a new remote - control. The requirements are that it should be original, trendy, and user - friendly. There are three design stages, involving individual work and meetings. Production cost is a major factor, with a cap of 12.5 Euros, and the selling price is set at 25 Euros. The team discusses various aspects such as losing remotes, adding extra functionalities like touch - screen or a whistle - beep feature, and the impact of international sales on design. Different team members share their favorite animals and characteristics, and also give their thoughts on what they like or dislike about existing remotes.'''
summary = summarizer(text, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)
print(summary[0]['summary_text'])
✨ 主な機能
- 多データセット対応:cnndaily、newyorkdaily、xsum、samsum、dialogsum、AMIなどの複数のデータセットを用いて訓練されています。
- 要約機能:会議内容や長文のテキストを要約することができます。
📦 インストール
必要なライブラリをインストールするには、以下のコマンドを実行します。
pip install transformers
💻 使用例
基本的な使用法
from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("summarization", model="knkarthick/MEETING-SUMMARY-BART-LARGE-XSUM-SAMSUM-DIALOGSUM-AMI")
text = '''The meeting kicks off with introductions. Laura, the project manager, leads the discussion on designing a new remote - control. The requirements are that it should be original, trendy, and user - friendly. There are three design stages, involving individual work and meetings. Production cost is a major factor, with a cap of 12.5 Euros, and the selling price is set at 25 Euros. The team discusses various aspects such as losing remotes, adding extra functionalities like touch - screen or a whistle - beep feature, and the impact of international sales on design. Different team members share their favorite animals and characteristics, and also give their thoughts on what they like or dislike about existing remotes.'''
summary = summarizer(text, max_length=130, min_length=30, do_sample=False)
print(summary[0]['summary_text'])
📚 ドキュメント
モデル情報
属性 |
詳情 |
モデルタイプ |
BART(seq2seqモデル) |
訓練データ |
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsum/AMI |
評価指標 |
ROUGE |
モデルの結果
タスク |
データセット |
評価指標 |
値 |
要約タスク(Abstractive Text Summarization) |
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsum/AMI Meeting Corpus |
Validation ROGUE - 1 |
NA |
要約タスク(Abstractive Text Summarization) |
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsum/AMI Meeting Corpus |
Validation ROGUE - 2 |
NA |
要約タスク(Abstractive Text Summarization) |
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsum/AMI Meeting Corpus |
Validation ROGUE - L |
NA |
要約タスク(Abstractive Text Summarization) |
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsum/AMI Meeting Corpus |
Validation ROGUE - Lsum |
NA |
要約タスク(Abstractive Text Summarization) |
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsum/AMI Meeting Corpus |
Test ROGUE - 1 |
NA |
要約タスク(Abstractive Text Summarization) |
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsum/AMI Meeting Corpus |
Test ROGUE - 2 |
NA |
要約タスク(Abstractive Text Summarization) |
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsum/AMI Meeting Corpus |
Test ROGUE - L |
NA |
要約タスク(Abstractive Text Summarization) |
cnndaily/newyorkdaily/xsum/samsum/dialogsum/AMI Meeting Corpus |
Test ROGUE - Lsum |
NA |
📄 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。