README.md

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language: 
  - it
tags:
- summarization
- tags
- Italian
inference:
  parameters:
    do_sample: False
    min_length: 0
widget:
  - text: "Nel 1924 la scrittrice Virginia Woolf affrontò nel saggio Mr Bennett e Mrs Brown il tema della costruzione e della struttura del romanzo, genere all’epoca considerato in declino a causa dell’incapacità degli autori e delle autrici di creare personaggi realistici. Woolf raccontò di aver a lungo osservato, durante un viaggio in treno da Richmond a Waterloo, una signora di oltre 60 anni seduta davanti a lei, chiamata signora Brown. Ne rimase affascinata, per la capacità di quella figura di evocare storie possibili e fare da spunto per un romanzo: «tutti i romanzi cominciano con una vecchia signora seduta in un angolo». Immagini come quella della signora Brown, secondo Woolf, «costringono qualcuno a cominciare, quasi automaticamente, a scrivere un romanzo». Nel saggio Woolf provò ad analizzare le tecniche narrative utilizzate da tre noti scrittori inglesi dell’epoca – H. G. Wells, John Galsworthy e Arnold Bennett – per comprendere perché le convenzioni stilistiche dell’Ottocento risultassero ormai inadatte alla descrizione dei «caratteri» umani degli anni Venti. In un lungo e commentato articolo del New Yorker, la critica letteraria e giornalista Parul Sehgal, a lungo caporedattrice dell’inserto culturale del New York Times dedicato alle recensioni di libri, ha provato a compiere un esercizio simile a quello di Woolf, chiedendosi come gli autori e le autrici di oggi tratterebbero la signora Brown. E ha immaginato che probabilmente quella figura non eserciterebbe su di loro una curiosità e un fascino legati alla sua incompletezza e al suo aspetto misterioso, ma con ogni probabilità trasmetterebbe loro l’indistinta e generica impressione di aver subìto un trauma."
    example_title: "Virginia Woolf"
  - text: "I lavori di ristrutturazione dell’interno della cattedrale di Notre-Dame a Parigi, seguiti al grande incendio che nel 2019 bruciò la guglia e buona parte del tetto, sono da settimane al centro di un acceso dibattito sui giornali francesi per via di alcune proposte di rinnovamento degli interni che hanno suscitato critiche e allarmi tra esperti e opinionisti conservatori. Il progetto ha ricevuto una prima approvazione dalla commissione nazionale competente, ma dovrà ancora essere soggetto a varie revisioni e ratifiche che coinvolgeranno tecnici e politici locali e nazionali, fino al presidente Emmanuel Macron. Ma le modifiche previste al sistema di viabilità per i visitatori, all’illuminazione, ai posti a sedere e alle opere d’arte che si vorrebbero esporre hanno portato alcuni critici a parlare di «parco a tema woke» e «Disneyland del politicamente corretto»."
    example_title: "Notre-Dame"
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# text2tags

The model has been trained on a collection of 28k news articles with tags. Its purpose is to create tags suitable for the given article. We can use this model also for information-retrieval purposes (GenQ), fine-tuning sentence-transformers for asymmetric semantic search. 

<p align="center">
    <img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/1a/Pieter_Bruegel_d._%C3%84._066.jpg" width="600"> </br>
    Pieter Bruegel the Elder, The Fight Between Carnival and Lent, 1559
</p>

### Usage 

Sample code with an article from IlPost:

```python
from transformers import T5ForConditionalGeneration,T5Tokenizer

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("efederici/text2tags")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("efederici/text2tags")

article = '''
Da bambino era preoccupato che al mondo non ci fosse più nulla da scoprire. Ma i suoi stessi studi gli avrebbero dato torto: insieme a James Watson, nel 1953 Francis Crick strutturò il primo modello di DNA, la lunga sequenza di codici che identifica ogni essere vivente, rendendolo unico e diverso da tutti gli altri. 
La scoperta gli valse il Nobel per la Medicina. È uscita in queste settimane per Codice la sua biografia, Francis Crick — Lo scopritore del DNA, scritta da Matt Ridley, che racconta vita e scienza dell'uomo che capì perché siamo fatti così.
'''

def tag(text: str):
    """ Generates tags from given text """
    text = text.strip().replace('\n', '')
    text = 'summarize: ' + text
    tokenized_text = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")

    tags_ids = model.generate(tokenized_text,
                                        num_beams=4,
                                        no_repeat_ngram_size=2,
                                        max_length=20,
                                        early_stopping=True)

    output = tokenizer.decode(tags_ids[0], skip_special_tokens=True)
    return output.split(', ')

tags = tag(article)
print(tags)
```

## Longer documents

Assuming paragraphs are divided by: '\n\n'.

```python
from transformers import T5ForConditionalGeneration,T5Tokenizer
import itertools
import re 

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("efederici/text2tags")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("efederici/text2tags")

article = '''
Da bambino era preoccupato che al mondo non ci fosse più nulla da scoprire. Ma i suoi stessi studi gli avrebbero dato torto: insieme a James Watson, nel 1953 Francis Crick strutturò il primo modello di DNA, la lunga sequenza di codici che identifica ogni essere vivente, rendendolo unico e diverso da tutti gli altri. 
La scoperta gli valse il Nobel per la Medicina. È uscita in queste settimane per Codice la sua biografia, Francis Crick — Lo scopritore del DNA, scritta da Matt Ridley, che racconta vita e scienza dell'uomo che capì perché siamo fatti così.
'''

def words(text):
    input_str = text
    output_str = re.sub('[^A-Za-z0-9]+', ' ', input_str)
    return output_str.split()

def is_subset(text1, text2):
    return all(tag in words(text1.lower()) for tag in text2.split())

def cleaning(text, tags):
    return [tag for tag in tags if is_subset(text, tag)]
    
def get_texts(self, text, max_len):
    texts = list(filter(lambda x : x != '', text.split('\n\n')))
    lengths = [len(tokenizer.encode(paragraph)) for paragraph in texts]
    output = []
    for i, par in enumerate(texts):
        index = len(output)
        if index > 0 and lengths[i] + len(tokenizer.encode(output[index-1])) <= max_len:
            output[index-1] = "".join(output[index-1] + par)
        else:
            output.append(par)
    return output
        
def get_tags(self, text, generate_kwargs):
    input_text = 'summarize: ' + text.strip().replace('\n', ' ')
    tokenized_text = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        tags_ids = model.generate(tokenized_text, **generate_kwargs)
    
    output = []
    for tags in tags_ids:
        cleaned = cleaning(
            text, 
            list(set(tokenizer.decode(tags, skip_special_tokens=True).split(', ')))
        )
        output.append(cleaned)
    
    return list(set(itertools.chain(*output))) 
        
def tag(self, text, max_len, generate_kwargs):
    texts = get_texts(text, max_len)
    all_tags = [get_tags(text, generate_kwargs) for text in texts]
    flatten_tags = itertools.chain(*all_tags)
    return list(set(flatten_tags))

params = {
    "min_length": 0,
    "max_length": 30,
    "no_repeat_ngram_size": 2,
    "num_beams": 4,
    "early_stopping": True,
    "num_return_sequences": 4,
}
tags = tag(article, 512, params)
print(tags)
```

### Overview

- Model: T5 ([it5-small](https://huggingface.co/gsarti/it5-small))
- Language: Italian
- Downstream-task: Summarization (for topic tagging)
- Training data: Custom dataset
- Code: See example
- Infrastructure: 1x T4