语言: 英文
标签:

• bart
• seq2seq
• 摘要生成
  许可证: apache-2.0
  数据集:
• samsum
  示例输入:
• 文本: "汉娜: 嘿，你有贝蒂的电话号码吗？\n阿曼达: 让我看看\n阿曼达: 抱歉，找不到。\n阿曼达: 问问拉里\n阿曼达: 上次我们在公园一起时他打过电话给她\n汉娜: 我跟他不熟\n阿曼达: 别害羞，他人很好的\n汉娜: 既然你这么说..\n汉娜: 我更希望你能发短信给他\n阿曼达: 直接发短信给他 🙂\n汉娜: 呃..好吧\n汉娜: 再见\n阿曼达: 拜拜\n"
  模型索引:
• 名称: bart-large-xsum-samsum
  结果:
  • 任务:
    名称: 抽象文本摘要生成
    类型: abstractive-text-summarization
    数据集:
    名称: 'SAMSum语料库: 用于抽象摘要的人工标注对话数据集'
    类型: samsum
    指标:
    • 名称: 验证ROUGE-1
      类型: rouge-1
      值: 54.3921
    • 名称: 验证ROUGE-2
      类型: rouge-2
      值: 29.8078
    • 名称: 验证ROUGE-L
      类型: rouge-l
      值: 45.1543
    • 名称: 测试ROUGE-1
      类型: rouge-1
      值: 53.3059
    • 名称: 测试ROUGE-2
      类型: rouge-2
      值: 28.355
    • 名称: 测试ROUGE-L
      类型: rouge-l
      值: 44.0953
  • 任务:
    类型: 摘要生成
    名称: 摘要生成
    数据集:
    名称: samsum
    类型: samsum
    配置: samsum
    拆分: train
    指标:
    • 名称: ROUGE-1
      类型: rouge
      值: 46.2492
      已验证: true
    • 名称: ROUGE-2
      类型: rouge
      值: 21.346
      已验证: true
    • 名称: ROUGE-L
      类型: rouge
      值: 37.2787
      已验证: true
    • 名称: ROUGE-LSUM
      类型: rouge
      值: 42.1317
      已验证: true
    • 名称: 损失
      类型: loss
      值: 1.6859958171844482
      已验证: true
    • 名称: 生成长度
      类型: gen_len
      值: 23.7103
      已验证: true

bart-large-xsum-samsum

该模型是通过在Samsum数据集上微调facebook/bart-large-xsum得到的。

使用方法

from transformers import pipeline  
summarizer = pipeline("summarization", model="knkarthick/bart-large-xsum-samsum")  
conversation = '''汉娜: 嘿，你有贝蒂的电话号码吗？  
阿曼达: 让我看看  
阿曼达: 抱歉，找不到。  
阿曼达: 问问拉里  
阿曼达: 上次我们在公园一起时他打过电话给她  
汉娜: 我跟他不熟  
阿曼达: 别害羞，他人很好的  
汉娜: 既然你这么说..  
汉娜: 我更希望你能发短信给他  
阿曼达: 直接发短信给他 🙂  
汉娜: 呃..好吧  
汉娜: 再见  
阿曼达: 拜拜                                       
'''  
summarizer(conversation)