Randeng Pegasus 238M Summary Chinese

🚀 燃灯-Pegasus-238M-摘要-中文

燃灯-Pegasus-238M-摘要-中文模型是中文版的PAGASUS-base，善于处理摘要任务，在多个中文摘要数据集上进行了微调。它为中文文本摘要任务提供了有效的解决方案，能帮助用户快速准确地生成文本摘要。

🚀 快速开始

模型使用示例

from transformers import PegasusForConditionalGeneration
# 需要提前从Fengshenbang-LM的github仓库下载tokenizers_pegasus.py和其他Python脚本，
# 或者你可以从https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Randeng_Pegasus_523M/tree/main下载tokenizers_pegasus.py和data_utils.py
# 强烈建议你使用git克隆Fengshenbang-LM仓库：
# 1. git clone https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM
# 2. cd Fengshenbang-LM/fengshen/examples/pegasus/
# 然后你就会看到pegasus模型所需的tokenizers_pegasus.py和data_utils.py

from tokenizers_pegasus import PegasusTokenizer

model = PegasusForConditionalGeneration.from_pretrained("IDEA-CCNL/Randeng-Pegasus-238M-Summary-Chinese")
tokenizer = PegasusTokenizer.from_pretrained("IDEA-CCNL/Randeng-Pegasus-238M-Summary-Chinese")

text = "在北京冬奥会自由式滑雪女子坡面障碍技巧决赛中，中国选手谷爱凌夺得银牌。祝贺谷爱凌！今天上午，自由式滑雪女子坡面障碍技巧决赛举行。决赛分三轮进行，取选手最佳成绩排名决出奖牌。第一跳，中国选手谷爱凌获得69.90分。在12位选手中排名第三。完成动作后，谷爱凌又扮了个鬼脸，甚是可爱。第二轮中，谷爱凌在道具区第三个障碍处失误，落地时摔倒。获得16.98分。网友：摔倒了也没关系，继续加油！在第二跳失误摔倒的情况下，谷爱凌顶住压力，第三跳稳稳发挥，流畅落地！获得86.23分！此轮比赛，共12位选手参赛，谷爱凌第10位出场。网友：看比赛时我比谷爱凌紧张，加油！"
inputs = tokenizer(text, max_length=1024, return_tensors="pt")

# 生成摘要
summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"])
tokenizer.batch_decode(summary_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]

# 模型输出: 滑雪女子坡面障碍技巧决赛谷爱凌获银牌

✨ 主要特性

• 善于处理摘要任务，经过在多个中文摘要数据集上的微调，能更好地适应中文文本摘要场景。
• 基于中文版的PAGASUS-base，具有较强的文本生成能力。

📦 模型信息

模型分类

模型详细信息

参考论文：PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization

基于Randeng-Pegasus-238M-Chinese，我们在收集的7个中文领域的文本摘要数据集（约4M个样本）上微调了它，得到了summary版本。这7个数据集为：education, new2016zh, nlpcc, shence, sohu, thucnews和weibo。

下游效果

📄 引用

如果您在您的工作中使用了我们的模型，可以引用我们的论文：

@article{fengshenbang,
  author    = {Jiaxing Zhang and Ruyi Gan and Junjie Wang and Yuxiang Zhang and Lin Zhang and Ping Yang and Xinyu Gao and Ziwei Wu and Xiaoqun Dong and Junqing He and Jianheng Zhuo and Qi Yang and Yongfeng Huang and Xiayu Li and Yanghan Wu and Junyu Lu and Xinyu Zhu and Weifeng Chen and Ting Han and Kunhao Pan and Rui Wang and Hao Wang and Xiaojun Wu and Zhongshen Zeng and Chongpei Chen},
  title     = {Fengshenbang 1.0: Being the Foundation of Chinese Cognitive Intelligence},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2209.02970},
  year      = {2022}
}

也可以引用我们的网站:

@misc{Fengshenbang-LM,
  title={Fengshenbang-LM},
  author={IDEA-CCNL},
  year={2021},
  howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
}

相关链接

• 主页：Fengshenbang
• Github：Fengshenbang-LM