Ru Sum

🚀 俄文文本摘要器

本項目是基於 google/mt5-base 模型微調得到的俄文文本摘要器，在約 50k 樣本的數據集上進行訓練。後續會持續更新，目標是提升摘要的質量、長度和準確性。

🚀 快速開始

本模型是 google/mt5-base 模型的微調版本，用作俄文文本摘要器，在約 50k 樣本的數據集上進行了訓練。後續會有更新，目標是提升摘要的質量、長度和準確性。

基礎用法

model_name = "sarahai/ru-sum"  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

device = torch.device("cpu") #if you are using cpu

input_text = "текст на русском" #your input in russian
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
outputs = model.generate(input_ids, max_length=100, min_length=50, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True) #change according to your preferences
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(summary)

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

📚 詳細文檔

模型信息

免責聲明

模型的性能可能會受到微調數據的質量和代表性的影響。建議用戶評估該模型是否適用於其特定的應用和數據集。

參考資料

• Hugging Face Model Hub
• T5 Paper