Rut5 Base Headline Gen Telegram

🚀 RuT5TelegramHeadlines

RuT5TelegramHeadlines 是基於 rut5-base 模型開發的項目，可用於生成新聞標題，為新聞內容的快速預覽提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

如何使用

以下是使用該模型生成新聞標題的示例代碼：

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

model_name = "IlyaGusev/rut5_base_headline_gen_telegram"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

article_text = "..."

input_ids = tokenizer(
    [article_text],
    max_length=600,
    add_special_tokens=True,
    padding="max_length",
    truncation=True,
    return_tensors="pt"
)["input_ids"]

output_ids = model.generate(
    input_ids=input_ids
)[0]

headline = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
print(headline)

✨ 主要特性

• 基於 rut5-base 模型，具有良好的性能基礎。
• 可用於生成新聞標題，為新聞內容提供快速預覽。

📦 安裝指南

文檔中未提及具體安裝步驟，若有相關需求，可參考模型的官方文檔或相關說明。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration

model_name = "IlyaGusev/rut5_base_headline_gen_telegram"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

article_text = "..."

input_ids = tokenizer(
    [article_text],
    max_length=600,
    add_special_tokens=True,
    padding="max_length",
    truncation=True,
    return_tensors="pt"
)["input_ids"]

output_ids = model.generate(
    input_ids=input_ids
)[0]

headline = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
print(headline)

📚 詳細文檔

模型描述

該模型基於 rut5-base 模型構建。

預期用途與限制

可用於生成新聞標題，但文檔中未提及具體限制，使用時可根據實際情況進行評估。

🔧 技術細節

文檔中未提供具體的技術實現細節，若有相關需求，可參考模型的官方文檔或相關說明。

📄 許可證

該項目使用的許可證為 apache-2.0。

📋 信息表格