Bart Keyword Extractor

🚀 bart_keywords模型

該模型基於facebook/bart-large進行微調，可從文本中提取主要關鍵詞，能有效解決文本信息提取難題，為文本處理提供高效準確的關鍵詞提取方案。

🚀 快速開始

此模型是 facebook/bart-large 在名為 sunhaozhepy/ag_news_keywords_embeddings 的數據集上微調後的版本，用於從文本中提取主要關鍵詞。 它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.6179

代碼示例

from transformers import pipeline

pipe = pipeline('summarization', model='bart_keywords_model')
print(pipe("Aria Opera GPT version - All the browsers come with their own version of AI. So I gave it a try and ask it with LLM it was using. First if all it didn't understand the question. Then I explained and asked which version. I got the usual answer about a language model that is not aware of it's own model I find that curious, but also not transparent. My laptop, software all state their versions and critical information. But something that can easily fool a lot of people doesn't. What I also wonder if the general public will be stuck to ChatGPT 3.5 for ever while better models are behind expensive paywalls."))

✨ 主要特性

• 基於facebook/bart-large微調，具備強大的文本理解能力。
• 能夠準確從文本中提取主要關鍵詞。

📚 詳細文檔

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：5e-05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 梯度累積步數：16
• 總訓練批次大小：128
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器熱身步數：500
• 訓練輪數：3

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。