license: apache-2.0 language:

• en tags:
• 文本生成
• 文本到文本生成 pipeline_tag: text2text-generation widget:
• text: "描述以下数据：钢铁侠 | 实例 | 超级英雄 [SEP] 斯坦·李 | 创作者 | 钢铁侠" example_title: "示例1"
• text: "描述以下数据：First Clearing | 位置 | 纽约州52号公路1英里处 Youngsville [SEP] 纽约州52号公路1英里处 Youngsville | 城镇 | 纽约州卡利库恩" example_title: "示例2"

MTL数据到文本模型

MTL-data-to-text模型由田一棠、李俊毅、赵伟新和温继荣在论文MVP：面向自然语言生成的多任务监督预训练中提出。

详细信息和说明请参阅https://github.com/RUCAIBox/MVP。

模型描述

MTL-data-to-text通过混合标注的数据到文本数据集进行监督预训练。它是我们主模型MVP的一个变体（单任务版）。该模型采用标准的Transformer编码器-解码器架构。

MTL-data-to-text专为数据到文本生成任务设计，例如知识图谱到文本生成（WebNLG、DART）、表格到文本生成（WikiBio、ToTTo）以及结构化数据到文本生成（E2E）。

示例

>>> from transformers import MvpTokenizer, MvpForConditionalGeneration

>>> tokenizer = MvpTokenizer.from_pretrained("RUCAIBox/mvp")
>>> model = MvpForConditionalGeneration.from_pretrained("RUCAIBox/mtl-data-to-text")

>>> inputs = tokenizer(
...     "描述以下数据：钢铁侠 | 实例 | 超级英雄 [SEP] 斯坦·李 | 创作者 | 钢铁侠",
...     return_tensors="pt",
... )
>>> generated_ids = model.generate(**inputs)
>>> tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
['钢铁侠是由漫威漫画出版的美国漫画书中出现的虚构超级英雄角色。']

相关模型

MVP主模型: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp.

基于提示的模型:

• MVP多任务版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp-multi-task
• MVP摘要生成版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp-summarization
• MVP开放对话版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp-open-dialog
• MVP数据到文本版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp-data-to-text
• MVP故事生成版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp-story
• MVP问答版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp-question-answering
• MVP问题生成版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp-question-generation
• MVP任务对话版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mvp-task-dialog

多任务模型:

• MTL摘要生成版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mtl-summarization
• MTL开放对话版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mtl-open-dialog
• MTL数据到文本版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mtl-data-to-text
• MTL故事生成版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mtl-story
• MTL问答版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mtl-question-answering
• MTL问题生成版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mtl-question-generation
• MTL任务对话版: https://huggingface.co/RUCAIBox/mtl-task-dialog

引用

@article{tang2022mvp,
  title={MVP：面向自然语言生成的多任务监督预训练},
  author={田一棠 and 李俊毅 and 赵伟新 and 温继荣},
  journal={arXiv预印本 arXiv:2206.12131},
  year={2022},
  url={https://arxiv.org/abs/2206.12131},
}