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  83岁的哈巴罗夫斯克边疆区居民在沼泽中站了一整天，通过咆哮吓退了一只在她周围徘徊的熊。据塔斯社援引志愿搜救队的消息来源报道。事件发生在8月5日，当时退休女士的亲属向执法部门求助。据称，她当天早上从西塔村进入森林采蘑菇后失踪。当地居民、搜救队员、猎人和巡逻警察参与了搜索。他们多次发现熊的踪迹、栖息地，并听到附近有掠食者游荡。直到8月7日才找到这位老人。"夜间在森林中，距离熊的栖息地几米处发现了一个装满蘑菇的桶，搜救人员听到了不似动物的咆哮声，并在溪流峡谷中看到了老奶奶。她用咆哮试图吓退守候的熊，"搜救队代表描述道。当救援人员将这位滨海边疆区居民从沼泽中解救出来时，附近仍有熊徘徊——直到接应车辆抵达才将其吓跑。老人被送往地区医院，医生怀疑其颅骨受伤并转送至哈巴罗夫斯克医疗机构，但诊断未获确认。院方表示，受害者因强烈应激反应导致嗜睡加剧（据Life.ru报道）。老人事后回忆，她在森林采蘑菇时陷入溪流淤泥，突然有熊靠近，于是通过大声吼叫驱赶野兽。此前7月24日卡累利阿也发生熊袭人事件：一只幼熊闯入"泉水"园艺别墅区，屋主试图抚摸时，母熊从林中冲出咬伤其前臂。伤者经手术后情况稳定（据《科斯托穆克沙新闻》报道）。当地居民反映熊患长期困扰多个区域，例如白海城频现熊踪——工厂、堤岸、商店及港口均有目击，海岸监控还拍到一头熊的影像。8月3日更有居民称在食品店门口遭遇熊。"当局该采取行动了，孩子们晚上11点还在外面，而饥饿的熊四处游荡。"

示例标题：摘要示例2
库名称：transformers
评估指标：

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该俄语文本摘要器基于ai-forever/ruT5-base模型微调，训练数据集约6万条样本。

使用示例：

import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

model_name = "sarahai/ruT5-base-summarizer"  
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

device = torch.device("cpu") #若使用CPU

input_text = "太阳系可能即将因天体重新分类而发生变化。科学家认为矮行星数量或将增加——这类天体常引发天文学界争议。根据国际天文联合会标准，成为矮行星需满足四个条件：绕太阳运行且非卫星；轨道周边已清除其他天体；质量足以维持流体静力平衡（呈近似球形）。目前公认的矮行星包括冥王星、阋神星、鸟神星、妊神星和谷神星。最新观测表明，小行星带第四大天体健神星也应归为此类。智利甚大望远镜的观测显示，直径430公里的健神星呈近乎完美的球形（自转周期13.8小时），且表面仅有两个微小陨石坑，与其所在星族形成时的剧烈碰撞（20亿年前直径75-150公里天体撞击）形成鲜明对比。数值模拟表明，这次撞击使健神星破碎后通过引力重组为球形。此外，土星新发现20颗卫星使其总数达82颗，超越木星成为太阳系卫星最多的行星（通过斯巴鲁望远镜2004-2007年数据结合新算法发现）。" #俄语输入文本
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to(device)
outputs = model.generate(input_ids, max_length=100, min_length=50, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True) #参数可调
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(summary)

参考文献：
Hugging Face模型中心
T5论文
免责声明：模型性能受微调数据质量及代表性影响，建议用户根据具体应用场景评估适用性。