Persian T5 Formality Transfer

🚀 ペルシア語の正式スタイル変換モデル

このモデルは、ペルシア語の口語的なテキストを正式なテキストに変換するためのモデルです。このモデルは、ペルシア語単語T5モデルとペルシア語T5パラフレーズ生成器をベースに構築されています。

⚠️ 重要な注意事項

このモデルはまだ開発中であるため、出力結果が理想的でない場合があります。ただし、デコーダーに異なる値を設定することで、より良い結果を得ることができます。詳細については、このリンクを参照してください。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

>>> pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

>>> from transformers import (T5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer, pipeline)
>>> import torch

model_path = 'erfan226/persian-t5-formality-transfer'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
pipe = pipeline(task='text2text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)

def paraphrase(text):
  for j in range(3):
    out = pipe(text, encoder_no_repeat_ngram_size=4, do_sample=True, num_beams=5, max_length=128)[0]['generated_text']
    print("Paraphrase:", out)

text = "من با دوستام میرم بازی"
print("Original:", text)
paraphrase(text)

# Original: من با دوستام میرم بازی
# Paraphrase: دوست دارم با دوستانم بازی کنم.
# Paraphrase: من با دوستانم میرم...
# Paraphrase: من با دوستام بازی می کنم.

📚 ドキュメント

このモデルは、ペルシア語の口語的なテキストを正式なテキストに変換することができます。paraphrase関数を呼び出し、変換する口語的なテキストを渡すことで、モデルは異なる正式なテキストの変換結果を出力します。使用する際には、encoder_no_repeat_ngram_size、do_sample、num_beams、max_lengthなどのデコーダーのパラメータを調整して、より理想的な変換結果を得ることができます。