|
--- |
|
language: |
|
- ru |
|
- en |
|
datasets: |
|
- d0rj/samsum-ru |
|
- IlyaGusev/gazeta |
|
- zjkarina/matreshka |
|
- rcp-meetings/rudialogsum_v2 |
|
- GEM/wiki_lingua |
|
- mlsum |
|
metrics: |
|
- bleu |
|
- rouge |
|
tags: |
|
- summarization |
|
- dialogue-summarization |
|
- text2text-generation |
|
- t5 |
|
widget: |
|
- text: > |
|
Актуальность проблемы. Электронная информация играет все большую роль во всех сферах жизни современного общества. В последние годы объем научно-технической текстовой информации в электронном виде возрос настолько, что возникает угроза обесценивания этой информации в связи с трудностями поиска необходимых сведений среди множества доступных текстов. Развитие информационных ресурсов Интернет многократно усугубило проблему информационной перегрузки. В этой ситуации особенно актуальными становятся методы автоматизации реферирования текстовой информации, то есть методы получения сжатого представления текстовых документов–рефератов (аннотаций). Постановка проблемы автоматического реферирования текста и соответственно попытки ее решения с использованием различных подходов предпринимались многими исследователями. История применения вычислительной техники для реферирования насчитывает уже более 50 лет и связана с именами таких исследователей, как Г.П. Лун, В.Е. Берзон, И.П. Cевбо, Э.Ф. Скороходько, Д.Г. Лахути, Р.Г. Пиотровский и др. За эти годы выработаны многочисленные подходы к решению данной проблемы, которые достаточно четко подразделяются на два направления: автоматическое реферирование, основанное на экстрагировании из первичных документов с помощью определенных формальных признаков «наиболее информативных» фраз (фрагментов), совокупность которых образует некоторый экстракт; автоматическое реферирование, основанное на выделении из текстов с помощью специальных информационных языков наиболее существенной информации и порождении новых текстов (рефератов), содержательно обобщающих первичные документы. |
|
- text: > |
|
Первую многоножку, у которой более тысячи ног, обнаружили в австралийских пещерах биологи, изучавшие там подземные воды. Предыдущей рекордсменкой по количеству ног была 700-ногая многоножка. Новый вид имеет длинное тонкое тело, похожее на нить, и большое количество конечностей, по-видимому, дает преимущества для быстрого перемещения и проникновения в труднодоступные места — ученые полагают, такая многоножка может спокойно перемещаться по трещинам в камнях. Австралия известна своими огромными и жутковатыми животными вроде 25-сантиметровых пауков. Теперь список пугающих членистоногих пополнился самой «многоногой» в мире многоножкой, у которой более тысячи ног. Необычное животное обнаружила группа исследователей из Австралии и США в пещерах на западе страны. Подробнее многоножку ученые описали в статье в журнале Scientific Reports. Исследователи занимались оценкой воздействия подземных вод на окружающую среду в зоне добычи полезных ископаемых на западе страны, когда наткнулись на новый вид многоножек. В отличие от большинства сородичей, живущих на поверхности, эти многоножки обитали в пещерах на глубине до 60 метров. Новый вид исследователи назвали Eumillipes persephone, в честь Персефоны — древнегреческой богини подземного мира. У многоножки оказалось 1306 ног — больше, чем у любого другого известного вида. Предыдущей рекордсменкой была калифорнийская Illacme plenipes, у которой насчитывалось до 750 ног. «Эти животные были настолько уникальны, — говорит биолог Бруно Бузатто. — Как только я понял, какой длины они были... Стало ясно, что это что-то совершенно новое». У Е. persephone нитевидное тело длиной около 9,5 см и шириной всего миллиметр, состоящее из 330 сегментов, короткие ноги и конусообразная голова. Как и другие животные, живущие в постоянной темноте, эти многоножки бледны и слепы. Энтомолог Пол Марек сравнивает ее с белой нитью, выдернутой из рубашки. Чтобы посчитать количество ног, ученым пришлось сначала снять многоножку в высоком разрешении, а затем закрашивать на фото каждый десяток ног другим цветом. (https://www.gazeta.ru/science/2021/12/17_a_14325355.shtml) |
|
--- |
|
|
|
# rut5-base-summ |
|
|
|
## Model |
|
|
|
Finetuned [ai-forever/ruT5-base](https://huggingface.co/ai-forever/ruT5-base) for text and dialogue summarization. |
|
|
|
## Data |
|
|
|
- [d0rj/samsum-ru](https://huggingface.co/datasets/d0rj/samsum-ru) |
|
- [IlyaGusev/gazeta](https://huggingface.co/datasets/IlyaGusev/gazeta) |
|
- [zjkarina/matreshka](https://huggingface.co/datasets/zjkarina/matreshka) |
|
- [rcp-meetings/rudialogsum_v2](https://huggingface.co/datasets/rcp-meetings/rudialogsum_v2) |
|
- [GEM/wiki_lingua](https://huggingface.co/datasets/GEM/wiki_lingua) |
|
- [mlsum](https://huggingface.co/datasets/mlsum) |
|
|
|
All 'train' subsets was concatenated and shuffled with seed `1000 - 7`. |
|
|
|
Train subset = 155678 rows. |
|
|
|
## Metrics |
|
|
|
Evaluation on 10% of concatenated 'validation' subsets = 1458 rows. |
|
|
|
See [WandB logs](https://wandb.ai/d0rj/summarization/runs/5mmyskgi). |
|
|
|
See report at **REPORT WIP**. |
|
|
|
## Usage |
|
|
|
```python |
|
from transformers import pipeline |
|
|
|
|
|
pipe = pipeline('summarization', model='d0rj/rut5-base-summ') |
|
pipe(text) |
|
``` |
|
|
|
```python |
|
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration |
|
|
|
|
|
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('d0rj/rut5-base-summ') |
|
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('d0rj/rut5-base-summ').eval() |
|
|
|
input_ids = tokenizer(text, return_tensors='pt').input_ids |
|
outputs = model.generate(input_ids) |
|
summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) |
|
``` |
|
|
