/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
t5 · dense
Опубликована
29 авг 2022

ptt5-base-summ-xlsum

СуммаризацияТекст → текст4 профессии

Дообученная на XL-Sum модель PTT5 для создания кратких изложений текстов на бразильском португальском.

1 886скачиваний за 30 дней17лайковвеса обновлены10 июл 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

recogna-nlp/ptt5-base-summ-xlsum — это дообученная Recogna-NLP модель PTT5 для абстрактного суммирования текстов на бразильском португальском. Она построена на архитектуре T5 и дообучена на XL-Sum; по метаданным содержит 123,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Модель генерирует краткое изложение исходного текста и предназначена, например, для сокращения новостных и других португалоязычных материалов.

Модель принимает текст и выдаёт текстовое резюме. Карточка указывает на обучение на XL-Sum; метаданные также называют этот датасет. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует атрибуции, запрещает коммерческое использование и обязывает распространять производные работы на тех же условиях.

Сценарии применения

  • суммирование новостных статей на бразильском португальском
  • создание краткого пересказа длинного португалоязычного текста
  • подготовка кратких описаний материалов для каталога или ленты
  • автоматическое сокращение португалоязычных публикаций

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами. Лицензия запрещает коммерческое использование и требует распространять производные работы по CC BY-NC-SA 4.0.

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

Portuguese T5 for Abstractive Summarization (PTT5 Summ)

Introduction

PTT5 Summ is a fine-tuned PTT5 model to perform Abstractive Summarization in Brazilian Portuguese texts. This model was fine-tuned on the datasets: RecognaSumm, WikiLingua, XL-Sum, TeMário and CSTNews.

For further information, please go to PTT5 Summ repository.

Available models

ModelDataset used in fine-tuning
recogna-nlp/ptt5-base-summRecognaSumm
recogna-nlp/ptt5-base-summ-wikilinguaWikiLingua
recogna-nlp/ptt5-base-summ-xlsumXL-Sum
recogna-nlp/ptt5-base-summ-temario1st phase: WikiLingua. 2nd phase: TeMario
recogna-nlp/ptt5-base-summ-cstnews1st phase: WikiLingua. 2nd phase: CSTNews

Usage example

# Tokenizer 
from transformers import T5Tokenizer

# PyTorch model 
from transformers import T5Model, T5ForConditionalGeneration

token_name = 'unicamp-dl/ptt5-base-portuguese-vocab'
model_name = 'phpaiola/ptt5-base-summ-xlsum'

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(token_name )
model_pt = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

text = '''
“A tendência de queda da taxa de juros no Brasil é real, é visível”, disse Meirelles, que participou na capital americana de uma série de reuniões e encontros com banqueiros e investidores que aconteceram paralelamente às reuniões do Fundo Monetário Internacional (FMI) e do Banco Mundial (Bird) no fim de semana.
Para o presidente do BC, a atual política econômica do governo e a manutenção da taxa de inflação dentro da meta são fatores que garantem queda na taxa de juros a longo prazo.
“Mas é importante que nós não olhemos para isso apenas no curto prazo. Temos que olhar no médio e longo prazos”, disse Meirelles.
Para ele, o trabalho que o Banco Central tem feito para conter a inflação dentro da meta vai gerar queda gradual da taxa de juros.
BC do ano
Neste domingo, Meirelles participou da cerimônia de entrega do prêmio “Banco Central do ano”, oferecido pela revista The Banker à instituição que preside.
“Este é um sinal importante de reconhecimento do nosso trabalho, de que o Brasil está indo na direção correta”, disse ele.
Segundo Meirelles, o Banco Central do Brasil está sendo percebido como uma instituição comprometida com a meta de inflação.
“Isso tem um ganho importante, na medida em que os agentes formadores de preços começam a apostar que a inflação vai estar na meta, que isso é levado a sério no Brasil”, completou.
O presidente do Banco Central disse ainda que a crise política brasileira não foi um assunto de interesse prioritário dos investidores que encontrou no fim de semana.
'''

inputs = tokenizer.encode(text, max_length=512, truncation=True, return_tensors='pt')
summary_ids = model_pt.generate(inputs, max_length=256, min_length=32, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=3, early_stopping=True)
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0])
print(summary)
#<pad> O presidente do Banco Central, Henrique Meirelles, disse neste domingo, em Washington, que a taxa de juros no Brasil é real, mas que o Brasil está indo na direção correta.</s>

Citation

@aInProceedings{ptt5summ_bracis,
  author="Paiola, Pedro H.
    and de Rosa, Gustavo H.
    and Papa, Jo{\~a}o P.",
  editor="Xavier-Junior, Jo{\~a}o Carlos
    and Rios, Ricardo Ara{\'u}jo",
  title="Deep Learning-Based Abstractive Summarization for Brazilian Portuguese Texts",
  booktitle="BRACIS 2022: Intelligent Systems",
  year="2022",
  publisher="Springer International Publishing",
  address="Cham",
  pages="479--493",
  isbn="978-3-031-21689-3"}

License: CC BY-NC-SA 4.0

📢 Licensing Notice

This model was fine-tuned using the XL-Sum dataset, which is licensed under CC BY-NC-SA 4.0. As a result, this model is also distributed under the same license.

  • Commercial use is NOT permitted.
  • Any derivative work must be licensed under CC BY-NC-SA 4.0.
  • Proper attribution to the XL-Sum dataset authors is required.

If you intend to use this model for commercial purposes, you must retrain it using datasets with compatible licenses.

Attribution (XL-SUM)

Hasan, Tahmid; Bhattacharjee, Abhik; Islam, Md. Saiful; Mubasshir, Kazi; Li, Yuan-Fang; Kang, Yong-Bin; Rahman, M. Sohel; Shahriyar, Rifat.
XL-Sum: Large-Scale Multilingual Abstractive Summarization for 44 Languages.
In: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021, pages 4693–4703, Online, August 2021.
https://aclanthology.org/2021.findings-acl.413

BibTeX:

@inproceedings{hasan-etal-2021-xl,
    title = "{XL}-Sum: Large-Scale Multilingual Abstractive Summarization for 44 Languages",
    author = "Hasan, Tahmid  and
      Bhattacharjee, Abhik  and
      Islam, Md. Saiful  and
      Mubasshir, Kazi  and
      Li, Yuan-Fang  and
      Kang, Yong-Bin  and
      Rahman, M. Sohel  and
      Shahriyar, Rifat",
    booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021",
    month = aug,
    year = "2021",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2021.findings-acl.413",
    pages = "4693--4703",
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
ff07a94

0 моделей