Mt5 Persian Summary

🚀 mT5波斯語摘要模型

該模型經過微調，可根據輸入內容生成摘要。它在廣泛的波斯語新聞數據上進行了微調，這些數據包括BBC新聞和pn_summary。

🚀 快速開始

本模型可用於根據輸入文本生成摘要。以下是使用該模型的詳細步驟。

📦 安裝指南

使用該模型前，需要安裝transformers庫。可以使用以下命令進行安裝：

pip install transformers

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import  AutoModelForSeq2SeqLM, MT5Tokenizer

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('nafisehNik/mt5-persian-summary')

tokenizer = MT5Tokenizer.from_pretrained("nafisehNik/mt5-persian-summary")


# method for summary generation, using the global model and tokenizer
def generate_summary(model, abstract, num_beams = 2, repetition_penalty = 1.0,
                    length_penalty = 2.0, early_stopping = True, max_output_length = 120):
    source_encoding=tokenizer(abstract, max_length=1000, padding="max_length", truncation=True, return_attention_mask=True, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")

    generated_ids=model.generate(
        input_ids=source_encoding["input_ids"],
        attention_mask=source_encoding["attention_mask"],
        num_beams=num_beams,
        max_length=max_output_length,
        repetition_penalty=repetition_penalty,
        length_penalty=length_penalty,
        early_stopping=early_stopping,
        use_cache=True
        )

    preds=[tokenizer.decode(gen_id, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True) 
         for gen_id in generated_ids]

    return "".join(preds)

text = "YOUR INPUT TEXT"
result = generate_summary(model=model, abstract=text, num_beams=2, max_output_length=120)

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。

📚 引用說明

如果您發現此模型很有用，請在引用時鏈接到Hugging Face上的模型頁面。