FEMA (finnish_english_museum_announcements) - Multilingual Museum Announcement Generator

language:

• en
• fi pipeline_tag: text2text-generation tags:
• museum
• announcement
• mT5
• finnish
• english
• low-resource license: apache-2.0 datasets:
• KK1000000000000000/museum-announcements-multilingual metrics:
• bleu
• rouge
• perplexity library_name: transformers

mT5-small для генерации музейных анонсов (английский и финский)

Описание модели

Данная модель — дообученная версия google/mt5-small для автоматической генерации музейных анонсов на английском и финском языках. Модель создана в рамках магистерской диссертации "Обучение языковой модели на материале текстов музейных анонсов" по профилю "цифровая лингвистика" (РГПУ им. А. И. Герцена, 2026).

Анонс генерируется в структурированном виде, содержащем:

• заголовок (Title)
• дату (Date)
• основной текст (Text)

Модель учитывает жанровые особенности музейного анонса как малоформатного гибридного текста (новостное сообщение + рекламный текст), включая:

• краткость (1–5 предложений)
• отсутствие узкой терминологии
• наличие императивных конструкций и оценочной лексики
• высокую информационную насыщенность

Базовая модель и архитектура

• Архитектура: Transformer (encoder-decoder)
• Базовая модель: google/mt5-small (300 млн параметров)
• Целевые языки: английский (en), финский (fi)

Данные обучения

Оригинальные данные

• Объём: 275 текстов (180 английских, 95 финских)
• Источники: официальные сайты музеев Tate Modern, Saatchi Gallery, The National Gallery (англ.); Ateneum, Kiasma, HAM (фин.)
• Тексты были систематизированы по единой структуре: Query ‘запрос для генерации’, Text_id ‘уникальный идентификатор текста’, Title ‘заголовок анонса’, Date ‘дата проведения мероприятия’, Text ‘полный текст анонса’, Source ‘название музея-источника’, Category ‘тематическая категория’ (перевод мой – К. П.). Также были выделены 10 тематических категорий, которые отражают все виды мероприятий, встречающихся в анонсах на сайтах музеев. Категории разделены на три группы: музейные мероприятия (Exhibition/Näyttely ‘вытавка’, Workshop/Taidepaja ‘мастер-класс’ (перевод мой – К. П.)), жанры искусства (Art ‘изобразительное искусство’, Photography ‘фотоискусство’, Video art ‘видео-арт’, Cinematography ‘киноискусство’, Music ‘музыка’, Dance art ‘танцевальное искусство’ и формы представления арт-объектов (Installation ‘инсталляция’, Performance ‘перформанс’

Синтетические данные (2-й этап обучения)

• Объём: 500 английских + 800 финских текстов
• Метод: контрастное обучение с автоматической системой вознаграждения (LUG-система)

Методология обучения

Обучение проходило в два этапа:

Этап 1 – Адаптация (supervised fine-tuning)

• Методы: градиентный спуск, параметрически-эффективная настройка LoRA, языковые маркеры ([EN], [FI])
• Гиперпараметры (после оптимизации):
  • learning rate = 1e-5
  • температура = 0.3
  • эпохи = 100
  • batch size = 2

Этап 2 – Оптимизация (contrastive learning + reward system)

• Генерация синтетического датасета с помощью модели 1-го этапа
• Автоматическая оценка каждого текста по трём параметрам (LUG-система):
  • Language – грамматическая и лексическая правильность
  • Usable – структурная корректность (наличие заголовка, даты, основного текста, длина)
  • Good – стилистическое качество (оценочная лексика, разнообразие, сходство с эталоном)
• Контрастное дообучение на отфильтрованных примерах (оценка ≥24 из 30 – положительные, ≤17 – отрицательные)

Оценка качества

Автоматические метрики (на тестовой выборке)

Экспертная оценка

Среднее расхождение между автоматической оценкой (LUG-система) и оценкой музейных сотрудников составило 1.2 балла из 30 (4%), что подтверждает практическую пригодность системы.

Как использовать модель

Установка зависимостей

Version_1

pip install transformers torch sentencepiece
from transformers import MT5ForConditionalGeneration, MT5Tokenizer

model_name = "KK100000000000000/FEMA"

tokenizer = MT5Tokenizer.from_pretrained("./FEMA-final")
model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained("./FEMA-final")

# перенос на GPU, если доступен
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

def generate_announcement(text, language="en"):
    """
    Генерирует музейный анонс.
    language: "en" или "fi"
    text: запрос, например "Announcement of the exhibition"
    """
    input_text = f"[{language.upper()}] {text}"
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=64)
    
    inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
    
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_length=128,
        num_beams=5,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        early_stopping=True,
        no_repeat_ngram_size=2
    )
    
    generated = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    
# Примеры использования
print("=== Английский ===")
print(generate_announcement("Announcement of the exhibition", "en"))
print("\n=== Финский ===")
print(generate_announcement("Ilmoitus taidepajasta", "fi"))

### Version_2
```bash
pip install transformers torch sentencepiece

## Использование
```python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("./FEMA-final")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("./FEMA-final")
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

def generate_announcement(text, language="en"):
    input_text = f"{language}: {text} [SEP]"
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=256, truncation=True)
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=150, num_beams=5)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).replace(input_text, "").strip()

Датасеты

Version_1

• ENG.xlsx
• FI.xlsx
• announcement_examples_reward_0-6_20251201_184730

Version_2

• ENG.tsv
• FI.tsv
• English_Announcements.tsv
• Finnish_Announcements.tsv

"LUG"-СИСТЕМА ОЦЕНИВАНИЯ

ПРИМЕР РАБОТЫ "LUG"-СИСТЕМЫ ОЦЕНИВАНИЯ

интерфейс: https://f8f56cdcea83a9506f.gradio.live/?

интерфейс через Hugging Face Spaces: https://huggingface.co/spaces/KK100000000000000/lug-museum-evaluator/tree/main