🚀 微调T5摘要生成器模型卡片

本模型是T5基础模型的微调版本，旨在将法律文本总结为简洁的长短摘要。它能够高效处理复杂的法律案件，便于快速洞察和详细分析。

🚀 快速开始

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model_name = "manjunathainti/fine_tuned_t5_summarizer"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

# 示例输入
input_text = "Insert a legal case description here."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# 生成摘要
summary_ids = model.generate(input_ids, max_length=150, num_beams=4, length_penalty=2.0)
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
print("Generated Summary:", summary)

✨ 主要特性

• 专为法律案件摘要生成而开发，可处理长法律文档。
• 生成两种类型的摘要：简洁的短摘要用于快速回顾，详细的长摘要用于深入分析。
• 可直接用于总结英文法律案件文本，也能集成到法律文档管理系统和法律研究与合规的AI工具中。

📚 详细文档

模型详情

模型描述

这是为法律案件摘要开发的微调T5摘要生成器的模型卡片。该模型经过专门优化，可处理长法律文档并生成两种类型的摘要：

• 短摘要：用于快速回顾的简洁要点。
• 长摘要：用于深入分析的详细见解。

模型来源

• 仓库：[待添加GitHub仓库URL]
• 演示：[待添加Colab笔记本]
• Hugging Face上的模型：https://huggingface.co/manjunathainti/fine_tuned_t5_summarizer

使用方式

直接使用

该模型可直接用于总结法律案件文本，对英文法律文档效果最佳。

下游使用

该模型可集成到以下系统中：

• 法律文档管理系统。
• 用于法律研究和合规的AI工具。

超出适用范围的使用

• 未经额外微调用于非法律文档。
• 用于英语以外语言的摘要生成。

偏差、风险和局限性

偏差

该模型可能反映训练数据中存在的偏差，例如司法管辖区重点或数据集中固有的社会偏差。

风险

• 可能会遗漏关键的法律细节。
• 模型的输出不应替代专业的法律意见。

建议

• 法律专家应始终审查输出结果。
• 避免将其用于需要完全精确的法律任务。

训练数据

• 数据集：Multi-LexSum
• 预处理：使用分词技术对数据集进行预处理，以用于摘要生成任务。

训练过程

预处理

• 对数据集进行分词和截断处理。
• 输入序列上限为1024个标记。
• 摘要限制为：
  • 短摘要150个标记。
  • 长摘要300个标记。

训练超参数

• 学习率：5e - 5
• 批量大小：1（梯度累积步数：8）
• 训练轮数：3
• 优化器：AdamW
• 精度：混合精度（fp16）

速度、大小、时间

• 训练时间：约4小时
• 检查点大小：约892 MB
• 硬件：NVIDIA Tesla V100

评估

测试数据、因素和指标

• 测试数据：在Multi-LexSum数据集的validation分割上进行验证，包含4818个示例。
• 指标：
  • bert_score短摘要精度：0.84
  • bert_score长摘要精度：0.81

结果

该模型为法律文档生成可靠的短摘要和长摘要，保持连贯性和相关性。

总结

微调后的T5模型在总结法律文档方面表现出色，取得了有竞争力的BERT分数。

模型审查

可解释性

该模型生成人类可读的摘要，对于法律领域的最终用户具有很高的可解释性。

环境影响

• 碳排放 可使用Lacoste等人（2019）中提出的机器学习影响计算器进行估算。
  • 硬件类型：NVIDIA Tesla V100
  • 使用时长：约4小时
  • 云服务提供商：Google Colab
  • 计算区域：美国
  • 估计碳排放：由于训练时间短，排放量极小。

技术规格

模型架构和目标

• T5架构专为文本到文本任务而设计。
• 此微调模型将T5应用于法律文本摘要生成，利用了序列到序列学习的灵活性。

计算基础设施

• 硬件：NVIDIA Tesla V100
• 软件：Hugging Face Transformers 4.46.3，PyTorch

📄 许可证

本模型使用Apache 2.0许可证。