gsarti/mt5-base-wiki-summarization

mT5 Base for Wikipedia Summarization ✂️📑 🇮🇹

This repository contains the checkpoint for the mT5 Base model fine-tuned on Wikipedia summarization on the WITS dataset as part of the experiments of the paper IT5: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation by Gabriele Sarti and Malvina Nissim.

A comprehensive overview of other released materials is provided in the gsarti/it5 repository. Refer to the paper for additional details concerning the reported scores and the evaluation approach.

Using the model

Model checkpoints are available for usage in Tensorflow, Pytorch and JAX. They can be used directly with pipelines as:

from transformers import pipelines

wikisum = pipeline("summarization", model='it5/mt5-base-wiki-summarization')
wikisum("Le dimensioni dell'isola sono di 8 km di lunghezza e di 3,2 km di larghezza.  Si trova a 1,6 km a sud-est dell'isola di Renaud, dalla quale è separata dal passaggio Rodman. La sua altezza è di 100 m.  Fu scoperta dall'esploratore e baleniere britannico John Biscoe nel 1832 e venne mappata durante una spedizione antartica francese realizzata nel primo decennio del XX secolo. Al comando della spedizione era Jean-Baptiste Charcot e il nome fu scelto per onorare l'esploratore e geografo francese Charles Rabot.  === Rivendicazioni territoriali === * Secondo l'Argentina appartiene al dipartimento dell'Antartide Argentina nella provincia della Terra del Fuoco.  * Secondo il Cile appartiene al comune antartico della provincia cilena antartica nella regione di Magallanes e dell'Antartico cileno. * Secondo il Regno Unito fa parte del territorio antartico britannico.   Per il Trattato Antartico tali rivendicazioni sono sospese.  Sull'isola è presente il rifugio Guillochon, sito storico antartico. ")
>>> [{"generated_text": "L' '''isola di Rabot''' si trova in prossimità dell'isola di Renaud, a sud dell'Argentina."}]

or loaded using autoclasses:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("it5/mt5-base-wiki-summarization")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("it5/mt5-base-wiki-summarization")

If you use this model in your research, please cite our work as:

@article{sarti-nissim-2022-it5,
    title={{IT5}: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation},
    author={Sarti, Gabriele and Nissim, Malvina},
    journal={ArXiv preprint 2203.03759},
    url={https://arxiv.org/abs/2203.03759},
    year={2022},
    month={mar}
}