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• 摘要生成
  许可证: apache-2.0
  数据集:
• cnn_dailymail

在托管推理API中试用

在右侧面板中，您可以尝试使用该模型（尽管它仅支持短序列长度）。
在右侧面板输入您想要摘要的文档内容。

模型加载

该模型（基于GPT2基础架构）可通过以下方式加载：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2TokenizerFast  

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("philippelaban/summary_loop46")  
tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained("philippelaban/summary_loop46")  

使用示例

document = "《火星弹跳巨石揭示地震活动》红色星球上大量的巨石移动痕迹可能是近期地震活动的证据。如果一块岩石在火星上坠落，却无人目睹，它会留下痕迹吗？新研究证实：不仅会留下痕迹，还会形成美丽的鱼骨状图案。科学家目前已发现数千条由翻滚巨石在火星表面形成的轨迹。研究团队表明，这些轨迹周围环绕着精致的V形火星尘埃和沙堆，且多数痕迹会在几年内逐渐消失。太阳系其他天体（包括月球甚至彗星）也曾观测到岩崩现象，但关键问题在于这些过程发生的时间——它们是持续发生的，还是主要存在于过去？"  

tokenized_document = tokenizer([document], max_length=300, truncation=True, return_tensors="pt")["input_ids"].cuda()  
input_shape = tokenized_document.shape  
outputs = model.generate(tokenized_document, do_sample=False, max_length=500, num_beams=4, num_return_sequences=4, no_repeat_ngram_size=6, return_dict_in_generate=True, output_scores=True)  
candidate_sequences = outputs.sequences[:, input_shape[1]:] # 移除编码文本，仅保留摘要  
candidate_scores = outputs.sequences_scores.tolist()  

for candidate_tokens, score in zip(candidate_sequences, candidate_scores):  
    summary = tokenizer.decode(candidate_tokens)  
    print("[评分: %.3f] %s" % (score, summary[:summary.index("END")]))  

示例输出

[评分: -0.113] 这些轨迹在太阳系其他天体也有发现，包括红色星球上无人目睹的岩石坠落，会留下痕迹吗？是的，而且  
[评分: -0.119] 研究人员现已在火星发现数千条由翻滚巨石形成的轨迹，虽然无人目睹岩石坠落，但确实会留下痕迹？  
[评分: -0.214] 以下是科学家在研究这些轨迹时提出的问题答案，这些轨迹由探索火星的科学家们发现  
[评分: -0.388] 这些问题围绕着火星是否存在此类轨迹，以及是否应尽早发现它们。以下是部分答案：——检测到的轨迹  

GitHub仓库

您可以通过GitHub仓库获取更多信息，包括评分函数、训练脚本或示例训练日志：
https://github.com/CannyLab/summary_loop