Legal Summarizer

🚀 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

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📄 许可证

本模型使用的许可证为 Apache-2.0。