2025年最佳 722 款文本生成工具

基於英語語料預訓練的BART模型，專門針對CNN每日郵報數據集進行微調，適用於文本摘要任務

Parrot是一個基於T5的釋義框架，專為加速訓練自然語言理解(NLU)模型而設計，通過生成高質量釋義實現數據增強。

DistilBART是BART模型的蒸餾版本，專門針對文本摘要任務進行了優化，在保持較高性能的同時顯著提升了推理速度。

基於T5架構的模型，專門用於從摘要文本中提取原子聲明，是摘要事實性評估流程的關鍵組件。

UniEval是一個統一的多維評估器，用於自然語言生成任務的自動評估，支持多個可解釋維度的評估。

基於PEGASUS架構微調的文本複述模型，能夠生成語義相同但表達不同的句子。

這是一個基於T5架構的韓語文本摘要模型，專為韓語文本摘要任務設計，通過微調paust/pko-t5-base模型在多個韓語數據集上訓練而成。

PEGASUS是一種基於Transformer的預訓練模型，專門用於抽象文本摘要任務。

基於BART-large架構的對話摘要模型，專為SAMSum語料庫微調，適用於生成對話摘要。

基於KoBART架構的韓語文本摘要模型，能夠生成韓語新聞文章的簡潔摘要。

基於T5-base架構訓練的文本複述模型，能夠生成高質量複述文本，號稱Hugging Face平臺最佳複述模型之一

基於BART-base模型微調的關鍵詞生成模型，適用於科學文獻和新聞文本的關鍵詞提取任務

基於T5架構的語法校正模型，能夠自動修正輸入文本中的語法錯誤。

基於XL-Sum數據集45種語言微調的mT5模型，用於多語言摘要生成任務

基於T5架構的英語句子複述生成模型，使用Google PAWS數據集訓練

基於T5 Small架構微調的文本摘要模型，能夠生成簡潔連貫的輸入文本摘要。

該模型是基於Long-T5架構的文本摘要模型，專門用於生成科學論文的通俗易懂摘要。

基於GPT-2微調的文本生成圖像提示詞模型，訓練數據來自Midjourney用戶提交的25萬條提示詞

DistilBART是BART模型的蒸餾版本，專為文本摘要任務優化，在保持較高性能的同時顯著提升推理速度。

PEGASUS是一種基於預訓練和提取間隙句子的抽象摘要生成模型，由Google Research開發。

基於SuperPrompt數據集微調的T5模型，用於將簡短文本提示擴展為更詳細的描述。

PEGASUS是基於抽取間隔句子的抽象摘要預訓練模型，專注於文本摘要任務，通過混合數據集訓練和多種優化策略提升性能。

基於BART架構的序列到序列模型，專門用於會議對話的抽象摘要生成，支持多語言會議記錄處理。

mBART-large-50 是一個多語言序列到序列模型，支持50種語言的文本摘要和生成任務。

基於50萬篇帶標題文章訓練的T5模型，用於為給定文章生成簡潔準確的單行標題。

基於Long-T5架構的書籍摘要生成模型，支持處理長文檔並生成高質量摘要。

基於Long-T5架構的模型，專門用於科學論文的通俗摘要生成，能將複雜研究內容轉化為非專業人士可理解的文本。

基於BART架構的大型摘要生成模型，專門在xsum數據集上微調，擅長生成簡潔的新聞摘要。

基於 BookSum 數據集的摘要生成模型，擅長從書籍內容中生成簡潔準確的摘要。

這是一個實驗性模型，旨在修正英語文本中的拼寫錯誤和標點符號。

基於Command-R 35B模型的兩個恐怖主題增強版本，通過DARK HORROR NEO Imatrix數據集強化了恐怖元素生成能力

CodeT5-base是一個基於T5架構的多語言代碼摘要模型，支持Ruby/JavaScript/Go/Python/Java/PHP六種編程語言。

基於T5架構的提示詞增強模型，可將簡短提示擴展為詳細描述

一個基於LED架構的文本摘要模型，專門用於處理技術性、學術性和敘事性長文本的摘要生成。

這是一個針對希臘語文本摘要任務進行微調的mT5-small模型，能夠生成希臘語文本的摘要。

基於彭博社2000篇金融新聞微調的PEGASUS模型，專為金融領域摘要生成優化

PEGASUS-XSum 是一個基於 PEGASUS 架構的預訓練文本摘要模型，專門針對極端摘要（XSum）任務進行了優化。

由SberDevices開發的俄語文本摘要生成模型，基於T5架構，參數規模1.7B

基於MBART架構的俄語新聞摘要生成模型，專為Gazeta.ru新聞文章優化

這是一個基於BART架構的序列到序列模型，專門用於對話摘要生成任務。

專精於文本摘要任務的中文PEGASUS-large模型，在多箇中文摘要數據集上微調得到

基於rut5-base的俄語新聞標題生成模型，專為Telegram平臺優化