Comet T5 Base Japanese

🚀 COMET - T5 日语版

COMET - T5 日语版是在 ATOMIC 日语版 上使用文本到文本的语言建模目标对 T5 进行微调得到的模型。该模型在 这篇论文 中被提出，可用于预测事件后续可能发生的情况等任务。

🚀 快速开始

你可以直接使用文本生成管道来使用这个模型。由于生成过程存在一定的随机性，为了保证结果的可重复性，我们设置了随机种子：

>>> from transformers import pipeline, set_seed
>>> generator = pipeline('text2text-generation', model='nlp-waseda/comet-t5-base-japanese')
>>> set_seed(42)
>>> generator("次の出来事の後に起こりうることは何ですか: Xが友人に電話する", max_length=30, num_return_sequences=5, do_sample=True)

[{'generated_text': 'Xが友人から返事を得る'},
 {'generated_text': 'Xが会話する'},
 {'generated_text': 'Xが友人に怒られる'},
 {'generated_text': 'Xが退屈しそうな雰囲気になる'},
 {'generated_text': 'Xが友人と会う'}]

💻 使用示例

基础用法

# 直接使用文本生成管道进行预测
from transformers import pipeline, set_seed
generator = pipeline('text2text-generation', model='nlp-waseda/comet-t5-base-japanese')
set_seed(42)
generator("次の出来事の後に起こりうることは何ですか: Xが友人に電話する", max_length=30, num_return_sequences=5, do_sample=True)

📚 详细文档

预处理

不同的关系对应的提示语不同：

🔧 技术细节

评估结果

该模型取得了以下评估结果：

BibTeX引用

@InProceedings{ide_nlp2023_event,
    author =    "井手竜也 and 村田栄樹 and 堀尾海斗 and 河原大輔 and 山崎天 and 李聖哲 and 新里顕大 and 佐藤敏紀",
    title =     "人間と言語モデルに対するプロンプトを用いたゼロからのイベント常識知識グラフ構築",
    booktitle = "言語処理学会第29回年次大会",
    year =      "2023",
    url =       "https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2023/pdf_dir/B2-5.pdf"
}