Indot5 Base Paraphrase

🚀 基於IndoT5 Base的釋義生成

IndoT5-base模型在翻譯後的PAWS數據集上進行訓練，可用於文本釋義生成。

🚀 快速開始

代碼示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Wikidepia/IndoT5-base-paraphrase")  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Wikidepia/IndoT5-base-paraphrase")

sentence = "Anak anak melakukan piket kelas agar kebersihan kelas terjaga"
text =  "paraphrase: " + sentence + " </s>"

encoding = tokenizer(text, padding='longest', return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    input_ids=encoding["input_ids"], attention_mask=encoding["attention_mask"],
    max_length=512,
    do_sample=True,
    top_k=200,
    top_p=0.95,
    early_stopping=True,
    num_return_sequences=5
)

✨ 主要特性

該模型基於IndoT5-base，在翻譯後的PAWS數據集上訓練，可實現文本釋義生成。

🔧 技術細節

模型在翻譯後的PAWS數據集上進行訓練，使用了序列到序列的生成方式。

⚠️ 侷限性

有時生成的釋義中會包含原文中不存在的日期信息。

🙏 致謝

感謝Tensorflow Research Cloud提供TPU v3-8s。