Summarizer Cnndm

🚀 文本摘要項目

本項目提供了一個用於文本摘要的模型，它基於特定數據集進行微調，能幫助用戶快速對文本進行摘要處理，具有一定的實用性。

🚀 快速開始

本項目使用的是經過微調的 BartForConditionalGeneration 模型，該模型在 cnn-dailymail 數據集的 10000 個樣本上進行了文本摘要任務的微調。

✨ 主要特性

• 使用 BartForConditionalGeneration 模型進行文本摘要。
• 基於 cnn-dailymail 數據集的 10000 個樣本進行微調。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("yuvraj/summarizer-cnndm") 
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("yuvraj/summarizer-cnndm")

summarizer = pipeline('summarization', model=model, tokenizer=tokenizer)
summarizer("<Text to be summarized>")

🔧 技術細節

本項目使用的 BartForConditionalGeneration 模型是在 cnn-dailymail 數據集的 10000 個樣本上進行微調的。由於訓練數據量相對較小，模型可能存在一定的侷限性。

📄 許可證

文檔未提及相關許可證信息。

⚠️ 重要提示

該模型是在小數據集上訓練的，可能存在一定的侷限性和偏差。

💡 使用建議

在實際使用中，可以根據具體需求考慮使用更大的數據集對模型進行進一步的訓練和優化。