pn-summary-mt5-baseオープンソースモデル - 高精度に高品質なペルシア語テキストの要約を生成

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Pn Summary Mt5 Base

Developed by HooshvareLab

このモデルはmT5-baseアーキテクチャでトレーニングされたペルシャ語テキスト要約生成モデルで、pn_summaryデータセットに特化して最適化されており、高品質なペルシャ語テキスト要約を生成できます。

テキスト生成

Transformers

Other#ペルシャ語要約 #多言語MT5 #高ROUGEスコア

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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

このモデルは主にペルシャ語テキストの要約生成タスクに使用され、長文からキー情報を抽出して簡潔な要約を生成できます。

Model Features

ペルシャ語最適化

ペルシャ語テキストに特化して最適化されており、ペルシャ語の言語特性をより適切に処理できます

マルチグレイン要約

異なる長さと詳細レベルの要約（低、中、高）を生成できます

高性能

検証セットとテストセットの両方で優れたパフォーマンスを示し、ROUGE-1 F1値は約50%に達します

Model Capabilities

ペルシャ語テキスト理解

キー情報抽出

マルチ長さ要約生成

長文処理

Use Cases

ニュースメディア

ニュース要約生成

ペルシャ語ニュース記事の短い要約を自動生成

編集時間を節約し、コンテンツ配信効率を向上

学術研究

論文要約生成

ペルシャ語学術論文の構造化要約を生成

研究者が論文の核心内容を迅速に理解するのを支援

🚀 mT5-baseモデルによる記事要約

このモデルはpnSummaryデータセットを使用したmT5-baseモデルで、記事の要約を行うことができます。

📊 評価結果

以下の表は、検証セットに対するモデルのROUGEスコアをまとめたものです。

+-----------+------+-----------+--------+-----------+
|   Score   | Type | Precision | Recall | F-Measure |
+-----------+------+-----------+--------+-----------+
|   rouge1  | low  |   48.60   | 45.25  |   45.47   |
|   rouge1  | mid  |   49.22   | 45.79  |   46.02   |
|   rouge1  | high |   49.80   | 46.36  |   46.54   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
|   rouge2  | low  |   29.46   | 27.33  |   27.56   |
|   rouge2  | mid  |   30.08   | 27.93  |   28.12   |
|   rouge2  | high |   30.69   | 28.52  |   28.71   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
|   rougeL  | low  |   42.20   | 39.26  |   39.51   |
|   rougeL  | mid  |   42.80   | 39.86  |   40.07   |
|   rougeL  | high |   43.43   | 40.41  |   40.62   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
| rougeLsum | low  |   42.15   | 39.26  |   39.48   |
| rougeLsum | mid  |   42.82   | 39.87  |   40.09   |
| rougeLsum | high |   43.39   | 40.43  |   40.61   |
+-----------+------+-----------+--------+-----------+

🧪 テスト結果

以下の表は、テストセットに対するモデルのROUGEスコアをまとめたものです。

+-----------+------+-----------+--------+-----------+
|   Score   | Type | Precision | Recall | F-Measure |
+-----------+------+-----------+--------+-----------+
|   rouge1  | low  |   48.83   | 44.99  |   45.41   |
|   rouge1  | mid  |   49.39   | 45.52  |   45.91   |
|   rouge1  | high |   50.02   | 46.07  |   46.48   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
|   rouge2  | low  |   29.27   | 26.90  |   27.23   |
|   rouge2  | mid  |   29.97   | 27.52  |   27.84   |
|   rouge2  | high |   30.62   | 28.15  |   28.46   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
|   rougeL  | low  |   42.30   | 38.94  |   39.34   |
|   rougeL  | mid  |   42.85   | 39.54  |   39.90   |
|   rougeL  | high |   43.51   | 40.12  |   40.49   |
|           |      |           |        |           |
|    ***    | ***  |    ***    |  ***   |    ***    |
|           |      |           |        |           |
| rougeLsum | low  |   42.27   | 38.94  |   39.35   |
| rougeLsum | mid  |   42.86   | 39.53  |   39.90   |
| rougeLsum | high |   43.42   | 40.12  |   40.45   |
+-----------+------+-----------+--------+-----------+