Mtsufall2024softwareengineering
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Mtsufall2024softwareengineering
由 cheaptrix 开发
基于T5-small微调的美国参众两院法案摘要生成模型
下载量 30
发布时间 : 9/4/2024
模型简介
这是一个专门用于摘要美国联邦立法文件的文本生成模型，基于Google T5-small架构微调而成，能够从法案文本中提取关键信息生成简洁摘要。
模型特点
立法文本专业化处理
针对美国联邦法案文本特点进行优化，能有效识别法律文书中的关键条款
高效摘要生成
平均生成18-19个token的简洁摘要，Rouge-1得分达0.268
轻量级部署
基于T5-small架构，适合资源受限环境部署
模型能力
法律文本理解
关键信息提取
文本摘要生成
英语文本处理
使用案例
立法分析
法案快速浏览
为立法工作者提供法案内容的快速概览
平均18.98个token的摘要长度，保持0.268的Rouge-1分数
立法研究辅助
帮助研究人员快速筛选相关法案
政府透明度
公众信息简化
将复杂法案转化为公众易理解的摘要
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98
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