keyt5-large / README.md
Danil
Update README.md
6aca9fe
|
raw
history blame
5.22 kB
---
language:
- ru
license: mit
inference:
parameters:
top_p: 1.0
widget:
- text: "В России может появиться новый штамм коронавируса «омикрон», что может привести к подъему заболеваемости в январе, заявил доцент кафедры инфекционных болезней РУДН Сергей Вознесенский. Он отметил, что вариант «дельта» вызывал больше летальных случаев, чем омикрон, именно на фоне «дельты» была максимальная летальность."
example_title: "Коронавирус"
- text: "Начальника штаба обороны Великобритании адмирала Тони Радакина заставили имитировать активность во время визита в ангар с тяжелым вооружением, сообщила британская пресса. В приказе говорилось, что военнослужащим было велено подбегать к автомобилям, открывать все люки, затворы, листать руководство по эксплуатации и осматриваться машины, будто проводится функциональный тест для обеспечения правильной работы оборудования."
example_title: "Британия"
- text: "Для воспроизведения музыки достаточно нажимать на кнопки клавиатуры. Каждой клавише соответствует определенный семпл — есть маракасы и футуристичные звуки, напоминающие выстрелы бластеров. Из всего многообразия можно формировать собственные паттерны и наблюдать за визуализацией с анимированными геометрическими фигурами. Что интересно, нажатием клавиши пробел можно полностью переменить оформление, цвета на экране и звучание семплов."
example_title: "Технологии"
---
## keyT5. Large version
[![0x7o - text2keywords](https://img.shields.io/static/v1?label=0x7o&message=text2keywords&color=blue&logo=github)](https://github.com/0x7o/text2keywords "Go to GitHub repo")
[![stars - text2keywords](https://img.shields.io/github/stars/0x7o/text2keywords?style=social)](https://github.com/0x7o/text2keywords)
[![forks - text2keywords](https://img.shields.io/github/forks/0x7o/text2keywords?style=social)](https://github.com/0x7o/text2keywords)
Supported languages: ru
Github - [text2keywords](https://github.com/0x7o/text2keywords)
[Pretraining Large version](https://huggingface.co/0x7194633/keyt5-large)
|
[Pretraining Base version](https://huggingface.co/0x7194633/keyt5-base)
# Usage
Example usage (the code returns a list with keywords. duplicates are possible):
[![Try Model Training In Colab!](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/0x7o/text2keywords/blob/main/example/keyT5_use.ipynb)
```
pip install transformers sentencepiece
```
```python
from itertools import groupby
import torch
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
model_name = "0x7194633/keyt5-large" # or 0x7194633/keyt5-base
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
def generate(text, **kwargs):
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
hypotheses = model.generate(**inputs, num_beams=5, **kwargs)
s = tokenizer.decode(hypotheses[0], skip_special_tokens=True)
s = s.replace('; ', ';').replace(' ;', ';').lower().split(';')[:-1]
s = [el for el, _ in groupby(s)]
return s
article = """Reuters сообщил об отмене 3,6 тыс. авиарейсов из-за «омикрона» и погоды
Наибольшее число отмен авиарейсов 2 января пришлось на американские авиакомпании
SkyWest и Southwest, у каждой — более 400 отмененных рейсов. При этом среди
отмененных 2 января авиарейсов — более 2,1 тыс. рейсов в США. Также свыше 6400
рейсов были задержаны."""
print(generate(article, top_p=1.0, max_length=64))
# ['авиаперевозки', 'отмена авиарейсов', 'отмена рейсов', 'отмена авиарейсов', 'отмена рейсов', 'отмена авиарейсов']
```
# Training
Go to the training notebook and learn more about it:
[![Try Model Training In Colab!](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/0x7o/text2keywords/blob/main/example/keyT5_train.ipynb)