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SciFive生物医学文献基础模型（基于PubMed+PMC）

简介

研究论文: SciFive：面向生物医学文献的文本到文本转换模型

作者: Long N. Phan, James T. Anibal, Hieu Tran, Shaurya Chanana, Erol Bahadroglu, Alec Peltekian, Grégoire Altan-Bonnet

使用方法

更多细节请查看我们的GitHub仓库。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("razent/SciFive-base-Pubmed_PMC")  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("razent/SciFive-base-Pubmed_PMC")

sentence = "APC2基因的鉴定——腺瘤性结肠息肉病肿瘤抑制因子的同源物。"
text =  sentence + "</s>"

encoding = tokenizer.encode_plus(text, pad_to_max_length=True, return_tensors="pt")
input_ids, attention_masks = encoding["input_ids"].to("cuda"), encoding["attention_mask"].to("cuda")

outputs = model.generate(
    input_ids=input_ids, attention_mask=attention_masks,
    max_length=256,
    early_stopping=True
)

for output in outputs:
    line = tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True)
    print(line)