Indot5 Base Paraphrase

🚀 基于IndoT5 Base的释义生成

IndoT5-base模型在翻译后的PAWS数据集上进行训练，可用于文本释义生成。

🚀 快速开始

代码示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Wikidepia/IndoT5-base-paraphrase")  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Wikidepia/IndoT5-base-paraphrase")

sentence = "Anak anak melakukan piket kelas agar kebersihan kelas terjaga"
text =  "paraphrase: " + sentence + " </s>"

encoding = tokenizer(text, padding='longest', return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    input_ids=encoding["input_ids"], attention_mask=encoding["attention_mask"],
    max_length=512,
    do_sample=True,
    top_k=200,
    top_p=0.95,
    early_stopping=True,
    num_return_sequences=5
)

✨ 主要特性

该模型基于IndoT5-base，在翻译后的PAWS数据集上训练，可实现文本释义生成。

🔧 技术细节

模型在翻译后的PAWS数据集上进行训练，使用了序列到序列的生成方式。

⚠️ 局限性

有时生成的释义中会包含原文中不存在的日期信息。

🙏 致谢

感谢Tensorflow Research Cloud提供TPU v3-8s。