🚀 法律文档摘要生成器
本模型基于 t5-base
进行微调,用于对宪法和金融法案等大型法律文档进行摘要提取。它能够简化复杂的法律语言,让非专业人士也能轻松理解。
🚀 快速开始
本模型可以对法律文档进行摘要提取,简化复杂的法律语言,方便不同人群快速理解文档核心内容。
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("VincentMuriuki/legal-summarizer")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("VincentMuriuki/legal-summarizer")
text = "Your long legal document here..."
inputs = tokenizer("summarize: " + text, return_tensors="pt", max_length=1024, truncation=True)
summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=150, min_length=50, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True)
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(summary)
✨ 主要特性
- 精准摘要:能够对大型法律文档进行准确的摘要提取。
- 语言简化:将复杂的法律语言转化为通俗易懂的表述。
📦 安装指南
文档未提及安装步骤,跳过此章节。
💻 使用示例
基础用法
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("VincentMuriuki/legal-summarizer")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("VincentMuriuki/legal-summarizer")
text = "Your long legal document here..."
inputs = tokenizer("summarize: " + text, return_tensors="pt", max_length=1024, truncation=True)
summary_ids = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=150, min_length=50, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True)
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(summary)
高级用法
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📚 详细文档
训练数据
该模型在一个自定义的法律文档数据集及其对应的摘要上进行训练。
预期用途
- 任务:法律文档摘要提取。
- 目标受众:需要快速获取复杂法律文本摘要的法律专业人士、研究人员和非专业人士。
- 输入:长篇法律文档。
- 输出:简洁、易懂的摘要。
🔧 技术细节
文档未提及技术实现细节,跳过此章节。
📄 许可证
本模型使用的许可证为 Apache-2.0。