bart-base-cnn-swe / README.md
Gabriel's picture
Update README.md
cbc69cf
|
raw
history blame
3.25 kB
---
language: sv
license: mit
datasets:
- Gabriel/cnn_daily_swe
tags:
- summarization
widget:
- text: "En kronologi av bombningar och försök bombattacker i det brittiska fastlandet sedan 1970-talet:. Polisen stänger gatorna runt Haymarket, i Londons livliga teaterdistrikt. 29 juni 2007: Polisen desarmerar en bomb bestående av 200 liter bränsle, gasflaskor och spikar som hittats i en övergiven bil i Haymarket i centrala London. En andra bil fylld med gas och spikar befanns senare ha parkerats bara några hundra meter från den första, innan den bogserades bort av trafikvakter i början av fredagen för att bryta parkeringsrestriktioner. Polisen säger att två fordon är tydligt kopplade. 21 juli 2005: Två veckor efter de dödliga 7/7 bombningarna påstås fyra män ha försökt genomföra en andra våg av attacker mot Londons transportnät vid tre tunnelbanestationer i London och ombord på en buss. Men deras påstådda ryggsäcksbomber exploderar inte. 7 juli 2005: Fyra självmordsbombare detonerar sig själva ombord på tre underjordiska tåg och en buss i en morgon rusningstid attack mot Londons transportnät, döda 52 människor och skada omkring 700 fler. Al-Qaida tar på sig ansvaret i ett videouttalande."
model-index:
- name: bart-base-cnn-swe
results:
- task:
type: summarization
name: summarization
dataset:
name: Gabriel/cnn_daily_swe
type: Gabriel/cnn_daily_swe
split: validation
metrics:
- name: Validation ROGUE-1
type: rouge-1
value: 21.7291
verified: true
- name: Validation ROGUE-2
type: rouge-2
value: 10.0209
verified: true
- name: Validation ROGUE-L
type: rouge-l
value: 17.775
verified: true
---
# bart-base-cnn-swe
WORK IN PROGRESS!
- 1. Further fine-tune on checkpoint with cnn-daily-swe.
- 2. Further fine-tune on xsum-swe.
- 3. Lastly fine-tune on smaller domain dataset.
This model is a fine-tuned version of [KBLab/bart-base-swedish-cased](https://huggingface.co/KBLab/bart-base-swedish-cased) on the Gabriel/bart-base-cnn-swe dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.1656
- Rouge1: 21.7291
- Rouge2: 10.0209
- Rougel: 17.775
- Rougelsum: 20.429
- Gen Len: 19.9931
## Model description
WORK IN PROGRESS!
## Intended uses & limitations
WORK IN PROGRESS!
## Training and evaluation data
WORK IN PROGRESS!
## Training procedure
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 1
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 16
- total_train_batch_size: 16
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Rouge1 | Rouge2 | Rougel | Rougelsum | Gen Len |
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:-------:|:-------:|:------:|:---------:|:-------:|
| 2.3512 | 1.0 | 17944 | 2.1656 | 21.7291 | 10.0209 | 17.775 | 20.429 | 19.9931 |