许可证: MIT
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  流水线标签: 摘要生成

目录

1. 模型详情
2. 使用方法
3. 训练详情
4. 训练结果
5. 引用
6. 作者

模型详情

此模型是基于t5-small的变体，专门针对文本摘要任务进行了微调。该模型旨在利用T5的文本到文本方法，从长篇文本中生成简洁、连贯且信息丰富的摘要。

使用方法

该模型适用于将长篇文本概括为简洁的信息摘要，特别适合需要快速掌握详细报告、研究论文或文章核心内容的专业人士和研究人员。

快速开始

使用pip安装:

pip install transformers  

在Python中使用:

from transformers import pipeline  
from transformers import AutoTokenizer  
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM  

model_name = "KipperDev/t5_summarizer_model"  

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)  
summarizer = pipeline("summarization", model=model, tokenizer=tokenizer)  

# 示例用法  
prefix = "summarize: "  
input_text = "此处输入您的文本。"  
input_ids = tokenizer.encode(prefix + input_text, return_tensors="pt")  
summary_ids = model.generate(input_ids)  
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)  

print(summary)  

注意：为了使模型按预期工作，您需要在输入数据前添加'summarize:'前缀

训练详情

训练数据

模型使用Big Patent数据集进行训练，该数据集包含130万份美国专利文件及其对应的人工撰写摘要。选择此数据集是因为其丰富的语言和复杂的结构，代表了文档摘要任务的挑战性。

训练涉及数据集的多个子集，以确保广泛的覆盖范围和在不同文档类型上的稳健模型性能。

训练过程

训练分为三轮进行，初始设置包括学习率为0.00002，批次大小为8，训练4个周期。后续轮次调整了这些参数以进一步优化模型性能，分别设置为0.0003、8和12。此外，应用了线性衰减学习率调度，以随时间提高模型的学习效率。

训练结果

使用ROUGE指标评估模型性能，结果显示其生成的摘要与人工撰写的摘要高度一致。

引用

BibTeX:

@article{kipper_t5_summarizer,  
 // 即将发布  
}  

作者

此模型卡由Fernanda Kipper撰写