/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
367 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
pegasus · dense
Опубликована
2 мар 2022

legal-pegasus

СуммаризацияТекст → текст4 профессии

Дообученная на юридических материалах модель PEGASUS для создания кратких абстрактивных резюме судебных документов на английском языке.

420скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены10 дек 2025

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

nsi319/legal-pegasus — модель семейства PEGASUS, дообученная на юридических документах для создания абстрактивных резюме. Базовая модель — google/pegasus-cnn_dailymail; архитектура реализована классом PegasusForConditionalGeneration, размер модели — 366,8 млн параметров.

Модель предназначена для суммаризации юридических материалов, включая пресс-релизы о судебных разбирательствах и жалобы. Обучающая выборка содержит более 2700 материалов из набора sec-litigation-releases. Максимальная длина входной последовательности — 1024 токена; в карточке указан английский язык. В опубликованной оценке модель показала более высокие ROUGE-метрики, чем базовая PEGASUS на приведённом сравнении.

Модель принимает текст и генерирует текстовое резюме. Распространяется по лицензии MIT. Результат следует проверять: суммаризация может опускать детали или неточно передавать юридически значимые формулировки.

Сценарии применения

  • краткое изложение пресс-релизов о судебных разбирательствах
  • суммаризация юридических жалоб
  • подготовка кратких обзоров судебных документов
  • быстрый просмотр большого набора материалов о судебных спорах

Ограничения

Максимальная длина входа составляет 1024 токена, поэтому длинные документы могут требовать предварительного разделения. Сгенерированные резюме могут упускать или неточно передавать юридически значимые детали и требуют проверки.

Для каких профессий подходит4

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

PEGASUS for legal document summarization

legal-pegasus is a finetuned version of (google/pegasus-cnn_dailymail) for the legal domain, trained to perform abstractive summarization task. The maximum length of input sequence is 1024 tokens.

Training data

This model was trained on sec-litigation-releases dataset consisting more than 2700 litigation releases and complaints.

How to use

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nsi319/legal-pegasus")  
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("nsi319/legal-pegasus")


text = """On March 5, 2021, the Securities and Exchange Commission charged AT&T, Inc. with repeatedly violating Regulation FD, and three of its Investor Relations executives with aiding and abetting AT&T's violations, by selectively disclosing material nonpublic information to research analysts. According to the SEC's complaint, AT&T learned in March 2016 that a steeper-than-expected decline in its first quarter smartphone sales would cause AT&T's revenue to fall short of analysts' estimates for the quarter. The complaint alleges that to avoid falling short of the consensus revenue estimate for the third consecutive quarter, AT&T Investor Relations executives Christopher Womack, Michael Black, and Kent Evans made private, one-on-one phone calls to analysts at approximately 20 separate firms. On these calls, the AT&T executives allegedly disclosed AT&T's internal smartphone sales data and the impact of that data on internal revenue metrics, despite the fact that internal documents specifically informed Investor Relations personnel that AT&T's revenue and sales of smartphones were types of information generally considered "material" to AT&T investors, and therefore prohibited from selective disclosure under Regulation FD. The complaint further alleges that as a result of what they were told on these calls, the analysts substantially reduced their revenue forecasts, leading to the overall consensus revenue estimate falling to just below the level that AT&T ultimately reported to the public on April 26, 2016. The SEC's complaint, filed in federal district court in Manhattan, charges AT&T with violations of the disclosure provisions of Section 13(a) of the Securities Exchange Act of 1934 and Regulation FD thereunder, and charges Womack, Evans and Black with aiding and abetting these violations. The complaint seeks permanent injunctive relief and civil monetary penalties against each defendant. The SEC's investigation was conducted by George N. Stepaniuk, Thomas Peirce, and David Zetlin-Jones of the SEC's New York Regional Office. The SEC's litigation will be conducted by Alexander M. Vasilescu, Victor Suthammanont, and Mr. Zetlin-Jones. The case is being supervised by Sanjay Wadhwa."""

input_tokenized = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt',max_length=1024,truncation=True)
summary_ids = model.generate(input_tokenized,
                                  num_beams=9,
                                  no_repeat_ngram_size=3,
                                  length_penalty=2.0,
                                  min_length=150,
                                  max_length=250,
                                  early_stopping=True)
summary = [tokenizer.decode(g, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False) for g in summary_ids][0]
### Summary Output

# The Securities and Exchange Commission today charged AT&T, Inc. and three of its Investor Relations executives with aiding and abetting the company's violations of the antifraud provisions of Section 10(b) of the Securities Exchange Act of 1934 and Rule 10b-5 thereunder. According to the SEC's complaint, the company learned in March 2016 that a steeper-than-expected decline in its first quarter smartphone sales would cause its revenue to fall short of analysts' estimates for the quarter. The complaint alleges that to avoid falling short of the consensus revenue estimate for the third consecutive quarter, the executives made private, one-on-one phone calls to analysts at approximately 20 separate firms. On these calls, the SEC alleges that Christopher Womack, Michael Black, and Kent Evans allegedly disclosed internal smartphone sales data and the impact of that data on internal revenue metrics. The SEC further alleges that as a result of what they were told, the analysts substantially reduced their revenue forecasts, leading to the overall consensus Revenue Estimate falling to just below the level that AT&t ultimately reported to the public on April 26, 2016. The SEC is seeking permanent injunctive relief and civil monetary penalties against each defendant.

Evaluation results

Modelrouge1rouge1-precisionrouge2rouge2-precisionrougeLrougeL-precision
legal-pegasus57.3962.9726.8528.4230.9133.22
pegasus-cnn_dailymail43.1645.6813.7514.5618.8220.07

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
PegasusForConditionalGeneration
Ревизия весов
a022c43

0 моделей