|
--- |
|
language: |
|
- th |
|
pipeline_tag: summarization |
|
tags: |
|
- summarization |
|
- pegasus_x |
|
widget: |
|
|
|
- text: >- |
|
เมื่อวันที่ 27 ม.ค.67 ร.ต.อ.เกียรติศักดิ์ บุญญานุรักษ์ รอง สว.(สอบสวน) สภ.ท่าวุ้ง ลพบุรี ได้รับแจ้งอุบัติเหตุรถกระบะเฉี่ยวชนรถจักรยานยนต์ เหตุเกิดบนถนนสายลพบุรี-สิงห์บุรี |
|
ระหว่างหลักกิโลเมตรที่ 22-23 หมู่ที่ 2 ต.บางงา อ.เมือง จ.ลพบุรี จึงเดินทางไปตรวจสอบ พร้อมเจ้าหน้าที่อาสาสมัครมูลนิธิร่วมกตัญญู |
|
ที่เกิดเหตุพบรถยนต์กระบะ ยี่ห้อโตโยต้า 4 ประตู สีขาว ทะเบียนกรุงเทพมหานคร 1 คัน จอดอยู่กลางถนน ด้านหน้าขวามีร่องรอยการชนสภาพพังยับเยิน หน้ารถพบรถจักรยานยนต์ |
|
ยี่ห้อฮอนด้า สีชมพู-ขาว ทะเบียนสิงห์บุรี ล้มคว่ำคาหน้ารถกระบะ ห่างกันเล็กน้อยพบผู้บาดเจ็บสาหัส 2 ราย นอนอยู่กลางถนน เจ้าหน้าที่กู้ภัยฯเร่งปฐมพยาบาลช่วยเหลือ และรีบนำตัวส่ง รพ.ท่าวุ้ง |
|
ก่อนเสียชีวิตในเวลาต่อมา ทราบชื่อผู้เสียชีวิต คือ นายนิคม เหมือนเมือง อายุ 47 ปี (คนขับ) ส่วนอีกรายคือ นายบุญส่ง เสียมสกุล อายุ 72 ปี (คนซ้อนท้าย) ทั้งคู่เป็นญาติกัน มีศักดิ์เป็นน้ากับหลาน |
|
จากการสอบสวนทราบว่า ก่อนเกิดเหตุ นายบุญส่ง ได้วานให้ นายนิคม พาไปหาหมอ ที่ รพ.ท่าวุ้ง หลังหาหมอเสร็จ ได้ขับขี่รถจักรยานยนต์กลับบ้านวิ่งมาตามถนนสายลพบุรี-สิงห์บุรี |
|
จนถึงจุดเกิดเหตุ มีรถกระบะตามหลังและขับแซงซ้ายมาด้วยความเร็วแต่แซงไม่พ้น ชนเสยท้ายรถจักรยานยนต์เต็มแรง แล้วลากรถจักรยานยนต์ไปไกลเป็นระยะทางยาวกว่า 50 เมตร |
|
ส่วนคนขับรถกระบะอาศัยช่วงชุลมุนหลบหนีไป เบื้องต้น เจ้าหน้าที่ตำรวจจะเร่งตรวจสอบกล้องวงจรปิดตามเส้นทาง เพื่อติดคนขับรายนี้มาดำเนินคดีตามกฎหมายต่อไป [credit thairath] |
|
example_title: Thai news |
|
--- |
|
|
|
|
|
This repository features a fine-tuned Pegasus X model designed for summarizing Thai text. The architecture of the model is based on the Pegasus X model. |
|
|
|
# Library |
|
|
|
``` |
|
pip install transformers |
|
``` |
|
|
|
# Example |
|
```python |
|
from transformers import PegasusXForConditionalGeneration, AutoTokenizer |
|
|
|
model = PegasusXForConditionalGeneration.from_pretrained("satjawat/pegasus-x-thai-sum") |
|
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("satjawat/pegasus-x-thai-sum") |
|
|
|
new_input_string = "ข้อความ" |
|
new_input_ids = tokenizer(new_input_string.lower(), return_tensors="pt").input_ids |
|
summary_ids = model.generate(new_input_ids, max_length=50, num_beams=6, length_penalty=2.0, early_stopping=True) |
|
summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True) |
|
|
|
print("Input:", new_input_string) |
|
print("Generated Summary:", summary) |
|
``` |
|
|
|
# Training hyperparameters |
|
The following hyperparameters were used during training: |
|
- accumulation_steps: 2 |
|
- num_epochs: 20 |
|
- num_beams: 6 |
|
- learning_rate: lr=5e-5 |
|
- optimizer: AdamW with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 |
|
- activation_function: gelu |
|
- add_bias_logits: True |
|
- normalize_embedding: True |
|
- add_final_layer_norm: False |
|
- normalize_before: False |
|
|
|
# Score |
|
Evaluate the model with the test dataset of <a href="https://github.com/nakhunchumpolsathien/ThaiSum">ThaiSum</a>, consisting of a total of 11,000 articles, with the following scores: |
|
- Rouge1: 0.490279 |
|
- Rouge2: 0.289839 |
|
- Rougel: 0.489334 |
|
|
|
# Resource Funding |
|
NSTDA Supercomputer center (ThaiSC) and the National e-Science Infrastructure Consortium for their support of computer facilities. |
|
|
|
|
|
|
|
|
