T5 Arabic Text Summarization

🚀 阿拉伯語抽象文本摘要模型

該項目是一個經過微調的AraT5模型，基於包含84,764個段落 - 摘要對的數據集訓練而成，可用於阿拉伯語文本摘要、阿拉伯語新聞標題生成和阿拉伯語釋義等任務。

🚀 快速開始

本模型是在包含84,764個段落 - 摘要對的數據集上微調的AraT5模型。

論文：Arabic abstractive text summarization using RNN-based and transformer-based architectures

數據集：鏈接

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline
from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor

model_name="malmarjeh/t5-arabic-text-summarization"
preprocessor = ArabertPreprocessor(model_name="")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
pipeline = pipeline("text2text-generation",model=model,tokenizer=tokenizer)

text = "شهدت مدينة طرابلس، مساء أمس الأربعاء، احتجاجات شعبية وأعمال شغب لليوم الثالث على التوالي، وذلك بسبب تردي الوضع المعيشي والاقتصادي. واندلعت مواجهات عنيفة وعمليات كر وفر ما بين الجيش اللبناني والمحتجين استمرت لساعات، إثر محاولة فتح الطرقات المقطوعة، ما أدى إلى إصابة العشرات من الطرفين."
text = preprocessor.preprocess(text)

result = pipeline(text,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
            num_beams=3,
            repetition_penalty=3.0,
            max_length=200,
            length_penalty=1.0,
            no_repeat_ngram_size = 3)[0]['generated_text']
result
>>> 'مواجهات عنيفة بين الجيش اللبناني ومحتجين في طرابلس'

📚 詳細文檔

模型信息

標籤信息

• 阿拉伯語T5
• T5
• 現代標準阿拉伯語（MSA）
• 阿拉伯語文本摘要
• 阿拉伯語新聞標題生成
• 阿拉伯語釋義

小工具示例

輸入文本："شهدت مدينة طرابلس، مساء أمس الأربعاء، احتجاجات شعبية وأعمال شغب لليوم الثالث على التوالي، وذلك بسبب تردي الوضع المعيشي والاقتصادي. واندلعت مواجهات عنيفة وعمليات كر وفر ما بين الجيش اللبناني والمحتجين استمرت لساعات، إثر محاولة فتح الطرقات المقطوعة، ما أدى إلى إصابة العشرات من الطرفين."

📞 聯繫方式

banimarje@gmail.com