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标签:

• 摘要生成
• mT5模型

许可协议:

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示例输入:

• 文本: 该公司表示，宣称获批疫苗危险且会导致自闭症、癌症或不孕的视频将被下架。该政策包括封禁反疫苗影响者的账号。科技巨头因未采取更多措施打击其平台上的虚假健康信息而受到批评。7月，美国总统乔·拜登表示，社交媒体平台通过传播错误信息，在很大程度上导致了人们对接种疫苗的怀疑，并呼吁它们解决这一问题。谷歌旗下的YouTube表示，自去年实施禁止传播有关新冠疫苗错误信息的内容以来，已从其平台删除了13万个视频。在一篇博客文章中，该公司表示，已发现关于新冠疫苗的错误说法"蔓延至对疫苗整体的错误信息"。新政策涵盖长期获批的疫苗，如麻疹或乙肝疫苗。"我们正在扩展YouTube上的医疗错误信息政策，新增关于当前接种疫苗的指导方针，这些疫苗已获当地卫生部门和世界卫生组织批准并确认安全有效，"文章称，这里指的是世界卫生组织。

mT5-m2o-阿拉伯语-CrossSum模型

此仓库包含基于CrossSum数据集所有跨语言对进行微调的mT5多对一(m2o)检查点模型，目标摘要语言为阿拉伯语，即该模型旨在将任意语言文本摘要为阿拉伯语。微调细节和脚本详见论文及官方仓库。

在transformers中使用该模型(测试版本4.11.0.dev0)

import re
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

WHITESPACE_HANDLER = lambda k: re.sub('\s+', ' ', re.sub('\n+', ' ', k.strip()))

article_text = """该公司表示，宣称获批疫苗危险且会导致自闭症、癌症或不孕的视频将被下架...(原文同上)..."""

model_name = "csebuetnlp/mT5_m2o_arabic_crossSum"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

input_ids = tokenizer(
    [WHITESPACE_HANDLER(article_text)],
    return_tensors="pt",
    padding="max_length",
    truncation=True,
    max_length=512
)["input_ids"]

output_ids = model.generate(
    input_ids=input_ids,
    max_length=84,
    no_repeat_ngram_size=2,
    num_beams=4
)[0]

summary = tokenizer.decode(
    output_ids,
    skip_special_tokens=True,
    clean_up_tokenization_spaces=False
)

print(summary)

引用

若使用本模型，请引用以下论文：

@article{hasan2021crosssum,
  author    = {Tahmid Hasan and Abhik Bhattacharjee and Wasi Uddin Ahmad and Yuan-Fang Li and Yong-bin Kang and Rifat Shahriyar},
  title     = {CrossSum: Beyond English-Centric Cross-Lingual Abstractive Text Summarization for 1500+ Language Pairs},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2112.08804},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2112.08804},
  eprinttype = {arXiv},
  eprint    = {2112.08804}
}