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  - summarization
  - news
language: de
datasets:
  - mlsum
widget:
  - text: >-
      Wie geht man nach schrecklichen Ereignissen ambesten auf die Ängste und
      Sorgen von Kindern ein?Therapeuten haben eine klare Botschaft. Die Weltist
      voller Gefahren, Verbrechen und Schrecken -Krieg, Terrorismus,
      Umweltzerstörung und eben auchKindesmissbrauch. Soll man mit Kindern
      darüberreden, und wie? Die Antwort hängt auch vom Alterdes Kindes ab.
      Kinder, gerade kleine Kinder,brauchen Sicherheit, man muss sie nicht
      mitabstrakten Bedrohungen konfrontieren, die sieohnehin noch nicht ganz
      verstehen können. Ihreeigenen Ängste sollten Eltern lieber bei
      sichbehalten, raten Psychologen. Etwas anderes ist es,wenn Kinder
      schreckliche Ereignisse wie denaktuellen Fall in München mitbekommen. Dann
      sollteman natürlich auf die Ängste und Sorgen der Kindereingehen und mit
      ihnen sprechen. Man sollte aberklarmachen: Ja, es gibt kranke Menschen,
      die Bösestun, aber das ist die Ausnahme. Der Verbrecher istgefasst, er
      läuft nicht mehr frei herum,Polizisten passen auf. Die Botschaft sollte
      sein:Das ist nicht nah an dir dran, das bedroht dichnicht, empfehlen
      Familientherapeuten zum Umgangmit Ängsten von Kindern. Natürlich können
      auchVerhaltensregeln nicht schaden: Nein sagen, lautwerden und nicht mit
      Fremden mitgehen. AuchBilderbücher können helfen, solches Verhalten frühzu
      vermitteln, etwa "Das große und das kleineNein!" von Gisela Braun und
      Dorothee Wolters oder"Ich geh doch nicht mit Jedem mit!" von
      DagmarGeisler. Aber auch wenn jeder Vater, jede Mutterbeim Gedanken an
      derartige Verbrechen insSchlottern kommt: Die Statistik zeigt
      eindeutig,dass solche Fälle sehr selten sind.Kindesmissbrauch findet vor
      allem im nahensozialen Umfeld statt, in der Familie, in Vereinenoder bei
      älteren vermeintlichen "Freunden". Werseine Kinder davor beschützen will,
      muss ihnenzuhören, sie ernst nehmen, Fragen stellen, genauhinschauen.

German BERT2BERT fine-tuned on MLSUM DE for summarization

Model

bert-base-german-cased (BERT Checkpoint)

Dataset

MLSUM is the first large-scale MultiLingual SUMmarization dataset. Obtained from online newspapers, it contains 1.5M+ article/summary pairs in five different languages -- namely, French, German, Spanish, Russian, Turkish. Together with English newspapers from the popular CNN/Daily mail dataset, the collected data form a large scale multilingual dataset which can enable new research directions for the text summarization community. We report cross-lingual comparative analyses based on state-of-the-art systems. These highlight existing biases which motivate the use of a multi-lingual dataset. MLSUM de

Results

Set	Metric	# Score
Test	Rouge2 - mid -precision	33.04
Test	Rouge2 - mid - recall	33.83
Test	Rouge2 - mid - fmeasure	33.15

Usage

import torch
from transformers import BertTokenizerFast, EncoderDecoderModel
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
ckpt = 'mrm8488/bert2bert_shared-german-finetuned-summarization'
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(ckpt)
model = EncoderDecoderModel.from_pretrained(ckpt).to(device)
def generate_summary(text):
   inputs = tokenizer([text], padding="max_length", truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt")
   input_ids = inputs.input_ids.to(device)
   attention_mask = inputs.attention_mask.to(device)
   output = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask)
   return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
   
text = "Your text here..."

generate_summary(text)

Created by Manuel Romero/@mrm8488 with the support of Narrativa Made with ♥ in Spain