Comet T5 Base Japanese

🚀 COMET - T5 日語版

COMET - T5 日語版是在 ATOMIC 日語版 上使用文本到文本的語言建模目標對 T5 進行微調得到的模型。該模型在 這篇論文 中被提出，可用於預測事件後續可能發生的情況等任務。

🚀 快速開始

你可以直接使用文本生成管道來使用這個模型。由於生成過程存在一定的隨機性，為了保證結果的可重複性，我們設置了隨機種子：

>>> from transformers import pipeline, set_seed
>>> generator = pipeline('text2text-generation', model='nlp-waseda/comet-t5-base-japanese')
>>> set_seed(42)
>>> generator("次の出來事の後に起こりうることは何ですか: Xが友人に電話する", max_length=30, num_return_sequences=5, do_sample=True)

[{'generated_text': 'Xが友人から返事を得る'},
 {'generated_text': 'Xが會話する'},
 {'generated_text': 'Xが友人に怒られる'},
 {'generated_text': 'Xが退屈しそうな雰囲気になる'},
 {'generated_text': 'Xが友人と會う'}]

💻 使用示例

基礎用法

# 直接使用文本生成管道進行預測
from transformers import pipeline, set_seed
generator = pipeline('text2text-generation', model='nlp-waseda/comet-t5-base-japanese')
set_seed(42)
generator("次の出來事の後に起こりうることは何ですか: Xが友人に電話する", max_length=30, num_return_sequences=5, do_sample=True)

📚 詳細文檔

預處理

不同的關係對應的提示語不同：

🔧 技術細節

評估結果

該模型取得了以下評估結果：

BibTeX引用

@InProceedings{ide_nlp2023_event,
    author =    "井手竜也 and 村田栄樹 and 堀尾海鬥 and 河原大輔 and 山崎天 and 李聖哲 and 新裡顕大 and 佐藤敏紀",
    title =     "人間と言語モデルに対するプロンプトを用いたゼロからのイベント常識知識グラフ構築",
    booktitle = "言語処理學會第29回年次大會",
    year =      "2023",
    url =       "https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2023/pdf_dir/B2-5.pdf"
}