It5 Large News Summarization

🚀 IT5大模型用於新聞摘要提取 ✂️🗞️ 🇮🇹

本倉庫包含 IT5 Large 模型的檢查點，該模型在 Fanpage 和 Il Post 語料庫上針對新聞摘要提取任務進行了微調。這些實驗是論文 IT5: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation 的一部分，論文作者為 Gabriele Sarti 和 Malvina Nissim。

gsarti/it5 倉庫中提供了其他已發佈材料的全面概述。有關報告分數和評估方法的更多詳細信息，請參考論文。

🚀 快速開始

模型使用

模型檢查點可用於 Tensorflow、Pytorch 和 JAX。可以直接通過管道使用，示例如下：

from transformers import pipelines

newsum = pipeline("summarization", model='it5/it5-large-news-summarization')
newsum("Dal 31 maggio è infine partita la piattaforma ITsART, a più di un anno da quando – durante il primo lockdown – il ministro della Cultura Dario Franceschini ne aveva parlato come di «una sorta di Netflix della cultura», pensata per «offrire a tutto il mondo la cultura italiana a pagamento». È presto per dare giudizi definitivi sulla piattaforma, e di certo sarà difficile farlo anche più avanti senza numeri precisi. Al momento, l’unica cosa che si può fare è guardare com’è fatto il sito, contare quanti contenuti ci sono (circa 700 “titoli”, tra film, documentari, spettacoli teatrali e musicali e altri eventi) e provare a dare un giudizio sul loro valore e sulla loro varietà. Intanto, una cosa notata da più parti è che diversi contenuti di ITsART sono a pagamento sulla piattaforma sebbene altrove, per esempio su RaiPlay, siano invece disponibili gratuitamente.")
>>> [{"generated_text": "ITsART, la Netflix della cultura italiana, parte da maggio. Film, documentari, spettacoli teatrali e musicali disponibili sul nuovo sito a pagamento."}]

也可以使用自動類加載：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("it5/it5-large-news-summarization")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("it5/it5-large-news-summarization")

引用說明

如果您在研究中使用了此模型，請按以下格式引用我們的工作：

@article{sarti-nissim-2022-it5,
    title={{IT5}: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation},
    author={Sarti, Gabriele and Nissim, Malvina},
    journal={ArXiv preprint 2203.03759},
    url={https://arxiv.org/abs/2203.03759},
    year={2022},
	month={mar}
}

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

📋 模型信息

🌱 模型表現

🌍 碳排放信息

• 排放量：51g
• 來源：Google Cloud Platform Carbon Footprint
• 訓練類型：微調
• 地理位置：荷蘭埃姆斯哈文，歐洲
• 使用硬件：1 TPU v3 - 8 VM

🖼️ 縮略圖