pegasus_indian_legal开源法律文本摘要模型 - 免费处理印度法律文本内容提炼

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Pegasus Indian Legal

由 akhilm97 开发

该模型是基于legal-pegasus在印度法律数据集上微调的法律文本摘要模型

大型语言模型

Transformers

开源协议:MIT #印度法律文本摘要 #PEGASUS微调 #法律文书生成

下载量 104

发布时间 : 12/8/2023

模型简介

一个针对印度法律文本优化的Pegasus摘要模型，能够生成法律文档的简洁摘要

模型特点

法律领域优化

专门针对印度法律文本进行微调，能更好地理解法律术语和结构

高效摘要

能够从冗长的法律文档中提取关键信息生成简洁摘要

模型能力

法律文本摘要

关键信息提取

文档压缩

使用案例

法律行业

法律文书摘要

为律师和法官快速生成案件文档的摘要

节省法律专业人士的阅读时间

法律研究辅助

帮助研究人员快速浏览大量法律文献

提高法律研究效率

🚀 pegasus_indian_legal

该模型是 nsi319/legal-pegasus 在 ninadn/indian-legal 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

损失值：3.8207

🚀 快速开始

本模型是在特定数据集上对基础模型进行微调得到的，可用于相关法律文本处理任务。你可以根据自己的需求，结合 Hugging Face 的相关工具来使用该模型。

🔧 技术细节

训练超参数

在训练过程中使用了以下超参数：

学习率（learning_rate）：5e-05
训练批次大小（train_batch_size）：1
评估批次大小（eval_batch_size）：1
随机种子（seed）：42
优化器（optimizer）：Adam，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08
学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
学习率调度器预热步数（lr_scheduler_warmup_steps）：5
训练轮数（num_epochs）：5

训练结果

训练损失	轮数	步数	验证损失
8.1139	0.01	5	7.1952
7.7414	0.01	10	6.8118
6.6586	0.01	15	6.6204
6.1226	0.02	20	6.5303
6.7833	0.03	25	6.4668
5.9004	0.03	30	6.4014
7.1037	0.04	35	6.3302
6.4414	0.04	40	6.2744
7.0245	0.04	45	6.2331
7.4426	0.05	50	6.1970
7.4032	0.06	55	6.1663
6.2171	0.06	60	6.1440
8.762	0.07	65	6.1259
7.9691	0.07	70	6.0915
7.8924	0.07	75	6.0554
5.6221	0.08	80	6.0259
6.3625	0.09	85	5.9976
6.7371	0.09	90	5.9720
6.3414	0.1	95	5.9505
6.1663	0.1	100	5.9328
5.1981	0.1	105	5.9121
6.8607	0.11	110	5.8904
6.8116	0.12	115	5.8700
5.9565	0.12	120	5.8479
5.5946	0.12	125	5.8239
6.856	0.13	130	5.7999
6.2926	0.14	135	5.7736
6.7472	0.14	140	5.7444
6.5017	0.14	145	5.7151
7.1512	0.15	150	5.6817
6.7095	0.15	155	5.6471
6.2288	0.16	160	5.6049
5.65	0.17	165	5.5605
5.922	0.17	170	5.5073
5.7808	0.17	175	5.4596
5.4964	0.18	180	5.4131
5.8934	0.18	185	5.3834
6.6113	0.19	190	5.3575
6.2676	0.2	195	5.3370
5.9186	0.2	200	5.3093
6.6886	0.2	205	5.2713
5.1807	0.21	210	5.2369
6.1971	0.21	215	5.2052
5.766	0.22	220	5.1839
5.9246	0.23	225	5.1648
6.4893	0.23	230	5.1442
5.3428	0.23	235	5.1130
5.7767	0.24	240	5.0839
5.9352	0.24	245	5.0620
5.6338	0.25	250	5.0522
5.8564	0.26	255	5.0327
5.7787	0.26	260	5.0045
5.6463	0.27	265	4.9912
4.9419	0.27	270	4.9718
6.0014	0.28	275	4.9586
4.8812	0.28	280	4.9486
5.6219	0.28	285	4.9317
5.4921	0.29	290	4.9131
5.4535	0.29	295	4.8967
5.1836	0.3	300	4.8764
4.3432	0.3	305	4.8662
4.8323	0.31	310	4.8564
4.7862	0.32	315	4.8482
5.3593	0.32	320	4.8367
5.2734	0.33	325	4.8283
6.5221	0.33	330	4.8119
5.5495	0.34	335	4.7992
5.2248	0.34	340	4.7875
6.1969	0.34	345	4.7771
4.9022	0.35	350	4.7666
5.0548	0.35	355	4.7528
4.1457	0.36	360	4.7516
5.4985	0.36	365	4.7376
4.7874	0.37	370	4.7305
5.2283	0.38	375	4.7214
4.4285	0.38	380	4.7117
5.5889	0.39	385	4.6993
5.0003	0.39	390	4.6923
6.2434	0.4	395	4.6796
5.4728	0.4	400	4.6681
4.4054	0.41	405	4.6598
4.6877	0.41	410	4.6559
4.8273	0.41	415	4.6557
4.8691	0.42	420	4.6500
5.991	0.42	425	4.6416
5.4251	0.43	430	4.6384
4.9538	0.43	435	4.6269
5.0589	0.44	440	4.6172
5.4516	0.45	445	4.6078
4.5009	0.45	450	4.6025
5.1187	0.46	455	4.5974
5.6275	0.46	460	4.5826
5.4156	0.47	465	4.5821
5.2567	0.47	470	4.5745
5.2155	0.47	475	4.5683
5.0582	0.48	480	4.5585
4.8753	0.48	485	4.5480
5.0787	0.49	490	4.5415
4.9567	0.49	495	4.5393
4.5857	0.5	500	4.5349
4.8612	0.51	505	4.5285
4.8277	0.51	510	4.5240
5.5906	0.52	515	4.5260
4.9499	0.52	520	4.5173
5.2952	0.53	525	4.5060
3.8274	0.53	530	4.4994
4.467	0.54	535	4.4962
5.0859	0.54	540	4.4934
4.3718	0.55	545	4.4885
4.4206	0.55	550	4.4825
4.5786	0.56	555	4.4792
4.9051	0.56	560	4.4704
5.2053	0.56	565	4.4670
4.4463	0.57	570	4.4657
5.7765	0.57	575	4.4616
4.8999	0.58	580	4.4641
4.6483	0.58	585	4.4553
5.4009	0.59	590	4.4444
5.1194	0.59	595	4.4451
4.7166	0.6	600	4.4393
4.8541	0.6	605	4.4360
4.7013	0.61	610	4.4320
5.4653	0.61	615	4.4303
5.0875	0.62	620	4.4255
5.1023	0.62	625	4.4223
4.6522	0.63	630	4.4194
4.8696	0.64	635	4.4139
5.2916	0.64	640	4.4094
4.8809	0.65	645	4.3972
5.0182	0.65	650	4.3930
4.9865	0.66	655	4.3878
4.8155	0.66	660	4.3860
5.5128	0.67	665	4.3792
5.076	0.67	670	4.3760
4.5312	0.68	675	4.3725
5.0691	0.68	680	4.3696
4.4553	0.69	685	4.3657
5.0	0.69	690	4.3588
4.3969	0.69	695	4.3574
4.7947	0.7	700	4.3534
5.2797	0.7	705	4.3471
4.3235	0.71	710	4.3432
4.8813	0.71	715	4.3424
4.4267	0.72	720	4.3413
4.987	0.72	725	4.3404
5.2805	0.73	730	4.3393
5.1594	0.73	735	4.3417
5.1164	0.74	740	4.3337
5.4437	0.74	745	4.3319
5.2844	0.75	750	4.3359
4.4978	0.76	755	4.3310
5.2737	0.76	760	4.3214
5.3885	0.77	765	4.3177
5.0851	0.77	770	4.3134
4.2761	0.78	775	4.3131
4.824	0.78	780	4.3051
4.5129	0.79	785	4.2968
4.7519	0.79	790	4.2943
4.4831	0.8	795	4.2971
4.6433	0.8	800	4.2932
4.4866	0.81	805	4.2881
4.589	0.81	810	4.2862
4.2021	0.81	815	4.2836
4.8308	0.82	820	4.2816
4.8649	0.82	825	4.2806
4.9864	0.83	830	4.2788
4.2605	0.83	835	4.2721
4.4628	0.84	840	4.2669
4.682	0.84	845	4.2690
4.3174	0.85	850	4.2702
4.3081	0.85	855	4.2675
5.0759	0.86	860	4.2642
4.6884	0.86	865	4.2619
5.1781	0.87	870	4.2591
4.3708	0.88	875	4.2581
4.5789	0.88	880	4.2546
5.038	0.89	885	4.2526
5.3472	0.89	890	4.2571
5.0421	0.9	895	4.2505
4.4187	0.9	900	4.2472
5.1907	0.91	905	4.2506
4.4268	0.91	910	4.2513
5.0916	0.92	915	4.2449
4.8503	0.92	920	4.2410
4.2652	0.93	925	4.2357
4.812	0.93	930	4.2317
5.084	0.94	935	4.2310
5.7428	0.94	940	4.2257
5.3298	0.94	945	4.2259
4.0464	0.95	950	4.2259
5.0414	0.95	955	4.2212
5.1559	0.96	960	4.2186
4.7129	0.96	965	4.2227
4.4059	0.97	970	4.2243
4.4548	0.97	975	4.2169
4.6622	0.98	980	4.2075
5.1651	0.98	985	4.2058
4.6515	0.99	990	4.2071
4.9588	0.99	995	4.2071
4.7649	1.0	1000	4.2091
4.7989	1.0	1005	4.2076
4.7028	1.01	1010	4.2019
5.0315	1.01	1015	4.1994
4.0678	1.02	1020	4.1973
4.1186	1.02	1025	4.1941
4.448	1.03	1030	4.1908
4.7813	1.03	1035	4.1892
5.0336	1.04	1040	4.1872
4.7727	1.04	1045	4.1857
4.5824	1.05	1050	4.1863
3.9989	1.05	1055	4.1859
4.5373	1.06	1060	4.1833
4.8955	1.06	1065	4.1789
4.8222	1.07	1070	4.1780
4.6521	1.07	1075	4.1790
4.1452	1.08	1080	4.1775
4.7654	1.08	1085	4.1757
4.1216	1.09	1090	4.1762
4.5188	1.09	1095	4.1720
4.8948	1.1	1100	4.1717
5.3199	1.1	1105	4.1719
4.7887	1.11	1110	4.1727
4.7932	1.11	1115	4.1692
4.1068	1.12	1120	4.1658
4.7401	1.12	1125	4.1670
4.6968	1.13	1130	4.1661
4.4696	1.14	1135	4.1646
4.2353	1.14	1140	4.1612
4.2536	1.15	1145	4.1586
4.3728	1.15	1150	4.1582
4.9408	1.16	1155	4.1550
4.6785	1.16	1160	4.1516
4.3829	1.17	1165	4.1534
4.9909	1.17	1170	4.1584
4.1406	1.18	1175	4.1584
4.9504	1.18	1180	4.1542
4.7331	1.19	1185	4.1539
5.1361	1.19	1190	4.1543
5.0294	1.2	1195	4.1492
4.595	1.2	1200	4.1478
4.2045	1.21	1205	4.1483
4.2644	1.21	1210	4.1491
4.3578	1.22	1215	4.1458
5.0108	1.22	1220	4.1367
4.8417	1.23	1225	4.1332
4.7314	1.23	1230	4.1334
4.38	1.23	1235	4.1399
4.8438	1.24	1240	4.1350
4.4486	1.25	1245	4.1304
4.2011	1.25	1250	4.1297
5.0078	1.25	1255	4.1320
4.9064	1.26	1260	4.1347
4.8337	1.27	1265	4.1331
4.5072	1.27	1270	4.1288
5.1174	1.27	1275	4.1259
4.9408	1.28	1280	4.1269
4.3618	1.28	1285	4.1325
4.4125	1.29	1290	4.1313
4.5327	1.29	1295	4.1215
4.9565	1.3	1300	4.1188
4.5604	1.3	1305	4.1207
4.8142	1.31	1310	4.1203
4.2889	1.31	1315	4.1161
5.1939	1.32	1320	4.1131
4.945	1.32	1325	4.1114
4.1199	1.33	1330	4.1099
4.7964	1.33	1335	4.1061
4.3781	1.34	1340	4.1028
4.9565	1.34	1345	4.1014
5.3126	1.35	1350	4.1021
4.5448	1.35	1355	4.1016
4.3571	1.36	1360	4.1007
4.326	1.36	1365	4.0991
4.4253	1.37	1370	4.0985
4.5005	1.38	1375	4.1032
4.6244	1.38	1380	4.1051
3.8342	1.39	1385	4.1015
4.0543	1.39	1390	4.0978
4.6442	1.4	1395	4.0983
4.3291	1.4	1400	4.0963
4.5691	1.41	1405	4.0945
4.9671	1.41	1410	4.0954
4.5716	1.42	1415	4.0972
3.902	1.42	1420	4.0971
4.5315	1.43	1425	4.0965
4.5406	1.43	1430	4.0926
4.1302	1.44	1435	4.0872
4.3604	1.44	1440	4.0835
4.1604	1.45	1445	4.0827
4.8637	1.45	1450	4.0849
4.5713	1.46	1455	4.0861
4.423	1.46	1460	4.0831
4.5139	1.47	1465	4.0826
4.4847	1.47	1470	4.0821
4.9047	1.48	1475	4.0801
5.1684	1.48	1480	4.0776
4.5978	1.48	1485	4.0742
4.0684	1.49	1490	4.0732
4.7226	1.5	1495	4.0729
3.8713	1.5	1500	4.0713
4.7169	1.5	1505	4.0716
4.4524	1.51	1510	4.0713
4.2113	1.52	1515	4.0708
4.3621	1.52	1520	4.0700
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