Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+language:
+- ru
+license: apache-2.0
+inference:
+  parameters:
+    top_p: 0.9
+widget:
+- text: "В России может появиться новый штамм коронавируса «омикрон», что может привести к подъему заболеваемости в январе, заявил доцент кафедры инфекционных болезней РУДН Сергей Вознесенский. Он отметил, что вариант «дельта» вызывал больше летальных случаев, чем омикрон, именно на фоне «дельты» была максимальная летальность."
+  example_title: "Коронавирус"
+- text: "Начальника штаба обороны Великобритании адмирала Тони Радакина заставили имитировать активность во время визита в ангар с тяжелым вооружением, сообщила британская пресса. В приказе говорилось, что военнослужащим было велено подбегать к автомобилям, открывать все люки, затворы, листать руководство по эксплуатации и осматриваться машины, будто проводится функциональный тест для обеспечения правильной работы оборудования."
+  example_title: "Британия"
+- text: "Для воспроизведения музыки достаточно нажимать на кнопки клавиатуры. Каждой клавише соответствует определенный семпл — есть маракасы и футуристичные звуки, напоминающие выстрелы бластеров. Из всего многообразия можно формировать собственные паттерны и наблюдать за визуализацией с анимированными геометрическими фигурами. Что интересно, нажатием клавиши пробел можно полностью переменить оформление, цвета на экране и звучание семплов."
+  example_title: "Технологии"
+---
+## keyT5. Base (small) version
+
+Example usage (the code returns a list with keywords. duplicates are possible):
+```python
+from itertools import groupby
+import torch
+from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
+
+model_name = "0x7194633/keyt5-base"
+tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
+
+def generate(text, **kwargs):
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
+    with torch.no_grad():
+        hypotheses = model.generate(**inputs, num_beams=5, **kwargs)
+    s = tokenizer.decode(hypotheses[0], skip_special_tokens=True)
+    s = s.replace('; ', ';').replace(' ;', ';').lower().split(';')
+    s = [el for el, _ in groupby(s)]
+    return s
+
+
+article = """Reuters сообщил об отмене 3,6 тыс. авиарейсов из-за «омикрона» и погоды
+Наибольшее число отмен авиарейсов 2 января пришлось на американские авиакомпании 
+SkyWest и Southwest, у каждой — более 400 отмененных рейсов. При этом среди 
+отмененных 2 января авиарейсов — более 2,1 тыс. рейсов в США. Также свыше 6400 
+рейсов были задержаны."""
+
+
+print(generate(article, top_p=1.0, max_length=64))  
+
+# ['лабораторная диагностика', 'панкреатит', 'профилактика', 'профилактика заболеваний', 'научно-популярное', 'биотехнологии', 'здоровье']
+```