/ Модель

Характеристики

Архитектура
encoder-decoder · dense
Опубликована
2 мар 2022

camembert2camembert_shared-finetuned-french-summarization

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Модель на базе camembert-base создаёт краткие изложения французских новостных статей.

324скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены28 апр 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это модель для автоматического реферирования текстов на французском языке, созданная на основе camembert-base. Архитектура — encoder-decoder на базе RoBERTa; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Модель дообучена на французской части MLSUM — корпуса газетных статей и их кратких изложений.

Модель предназначена для создания краткого содержания французских новостных статей. В README приведён пример обработки текста и оценка на тестовой выборке MLSUM: ROUGE-2 F1 составляет 13,30. Пример использования ограничивает вход 512 токенами, поэтому длинные статьи могут обрабатываться не полностью. В метаданных лицензия не указана.

Сценарии применения

  • составление краткого содержания французской газетной статьи
  • суммирование новостных текстов на французском языке
  • подготовка короткого пересказа статьи для обзора новостей

Ограничения

Пример из README ограничивает вход 512 токенами, поэтому длинные статьи могут быть усечены. На тестовой выборке MLSUM указана оценка ROUGE-2 F1 13,30.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

French RoBERTa2RoBERTa (shared) fine-tuned on MLSUM FR for summarization

Model

camembert-base (RoBERTa Checkpoint)

Dataset

MLSUM is the first large-scale MultiLingual SUMmarization dataset. Obtained from online newspapers, it contains 1.5M+ article/summary pairs in five different languages -- namely, French, German, Spanish, Russian, Turkish. Together with English newspapers from the popular CNN/Daily mail dataset, the collected data form a large scale multilingual dataset which can enable new research directions for the text summarization community. We report cross-lingual comparative analyses based on state-of-the-art systems. These highlight existing biases which motivate the use of a multi-lingual dataset. MLSUM fr

Results

SetMetric# Score
TestRouge2 - mid -precision14.47
TestRouge2 - mid - recall12.90
TestRouge2 - mid - fmeasure13.30

Usage

import torch
from transformers import RobertaTokenizerFast, EncoderDecoderModel
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
ckpt = 'mrm8488/camembert2camembert_shared-finetuned-french-summarization'
tokenizer = RobertaTokenizerFast.from_pretrained(ckpt)
model = EncoderDecoderModel.from_pretrained(ckpt).to(device)
def generate_summary(text):
   inputs = tokenizer([text], padding="max_length", truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt")
   input_ids = inputs.input_ids.to(device)
   attention_mask = inputs.attention_mask.to(device)
   output = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask)
   return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
   
text = "Un nuage de fumée juste après l’explosion, le 1er juin 2019. Une déflagration dans une importante usine d’explosifs du centre de la Russie a fait au moins 79 blessés samedi 1er juin. L’explosion a eu lieu dans l’usine Kristall à Dzerzhinsk, une ville située à environ 400 kilomètres à l’est de Moscou, dans la région de Nijni-Novgorod. « Il y a eu une explosion technique dans l’un des ateliers, suivie d’un incendie qui s’est propagé sur une centaine de mètres carrés », a expliqué un porte-parole des services d’urgence. Des images circulant sur les réseaux sociaux montraient un énorme nuage de fumée après l’explosion. Cinq bâtiments de l’usine et près de 180 bâtiments résidentiels ont été endommagés par l’explosion, selon les autorités municipales. Une enquête pour de potentielles violations des normes de sécurité a été ouverte. Fragments de shrapnel Les blessés ont été soignés après avoir été atteints par des fragments issus de l’explosion, a précisé une porte-parole des autorités sanitaires citée par Interfax. « Nous parlons de blessures par shrapnel d’une gravité moyenne et modérée », a-t-elle précisé. Selon des représentants de Kristall, cinq personnes travaillaient dans la zone où s’est produite l’explosion. Elles ont pu être évacuées en sécurité. Les pompiers locaux ont rapporté n’avoir aucune information sur des personnes qui se trouveraient encore dans l’usine."

generate_summary(text)

# Output: L’explosion a eu lieu dans l’usine Kristall à Dzerzhinsk, une ville située à environ 400 kilomètres à l’est de Moscou.

Created by Manuel Romero/@mrm8488 with the support of Narrativa Made with ♥ in Spain

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
EncoderDecoderModel
Ревизия весов
a5d50a9

0 моделей