标签:

• 摘要生成
• mT5模型 语言:
• 阿姆哈拉语
• 阿拉伯语
• 阿塞拜疆语
• 孟加拉语
• 缅甸语
• 中文
• 英语
• 法语
• 古吉拉特语
• 豪萨语
• 印地语
• 伊博语
• 印尼语
• 日语
• 基隆迪语
• 韩语
• 吉尔吉斯语
• 马拉地语
• 尼泊尔语
• 奥罗莫语
• 普什图语
• 波斯语
• 皮钦语
• 葡萄牙语
• 旁遮普语
• 俄语
• 苏格兰盖尔语
• 塞尔维亚语(西里尔字母)
• 塞尔维亚语(拉丁字母)
• 僧伽罗语
• 索马里语
• 西班牙语
• 斯瓦希里语
• 泰米尔语
• 泰卢固语
• 泰语
• 提格里尼亚语
• 土耳其语
• 乌克兰语
• 乌尔都语
• 乌兹别克语
• 越南语
• 威尔士语
• 约鲁巴语 许可证:
• 知识共享-非商业性使用-相同方式共享4.0 示例输入:
• 文本: >- 该公司表示，宣称获批疫苗危险并会导致自闭症、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户。科技巨头因未在其平台上更积极地打击虚假健康信息而受到批评。今年7月，美国总统乔·拜登称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新冠疫苗错误内容的规定以来，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原则，这些疫苗已获地方卫生部门和世界卫生组织批准并确认安全有效，"文章提到世界卫生组织时说道。 数据集:
• csebuetnlp/CrossSum

mT5-m2m-CrossSum

本仓库包含基于CrossSum数据集所有跨语言对进行微调的多对多(m2m)mT5检查点。该模型能够以指定目标语言摘要任何语言的文本。微调细节和脚本请参阅论文及官方仓库。

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 = """公司声明，宣称获批疫苗危险并会导致自闭症、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户。科技巨头因未积极打击平台虚假健康信息而受批评。7月美国总统拜登指出，社交媒体传播错误信息是导致民众接种疑虑的主因，呼吁平台解决问题。谷歌旗下YouTube表示，自去年禁止新冠疫苗不实内容以来已删除13万视频。博客文章称，关于新冠疫苗的错误说法已"扩散为对疫苗整体的误解"。新政策涵盖麻疹、乙肝等长期获批疫苗。"我们正依据地方卫生部门和世卫组织的安全有效性认证，扩展YouTube医疗不实信息政策，新增现行接种疫苗指南。"文中提及世界卫生组织时表示。"""

model_name = "csebuetnlp/mT5_m2m_crossSum"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

get_lang_id = lambda lang: tokenizer._convert_token_to_id(
    model.config.task_specific_params["langid_map"][lang][1]
) 

target_lang = "chinese_simplified" # 可用语言名称列表见下文

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,
    decoder_start_token_id=get_lang_id(target_lang),
    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)

可用目标语言名称

• 阿姆哈拉语
• 阿拉伯语
• 阿塞拜疆语
• 孟加拉语
• 缅甸语
• 简体中文
• 繁体中文
• 英语
• 法语
• 古吉拉特语
• 豪萨语
• 印地语
• 伊博语
• 印尼语
• 日语
• 基隆迪语
• 韩语
• 吉尔吉斯语
• 马拉地语
• 尼泊尔语
• 奥罗莫语
• 普什图语
• 波斯语
• 皮钦语
• 葡萄牙语
• 旁遮普语
• 俄语
• 苏格兰盖尔语
• 塞尔维亚语(西里尔字母)
• 塞尔维亚语(拉丁字母)
• 僧伽罗语
• 索马里语
• 西班牙语
• 斯瓦希里语
• 泰米尔语
• 泰卢固语
• 泰语
• 提格里尼亚语
• 土耳其语
• 乌克兰语
• 乌尔都语
• 乌兹别克语
• 越南语
• 威尔士语
• 约鲁巴语

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}
}