Update README.md
Browse files<audio controls src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/64bf12714561d0aca2d197b7/Ey8saYnrngrvX5B4P2C_c.wav"></audio>
README.md
CHANGED
@@ -1,6 +1,6 @@
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license: cc-by-4.0
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language:
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- pl
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- en
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datasets:
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@@ -13,20 +13,51 @@ tags:
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- keywords-generation
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- text-classifiation
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- other
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widget:
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- text:
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metrics:
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- f1
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- precision
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- recall
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<img src="https://public.3.basecamp.com/p/rs5XqmAuF1iEuW6U7nMHcZeY/upload/download/VL-NLP-short.png" alt="logo voicelab nlp" style="width:300px;"/>
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@@ -155,4 +186,4 @@ OR
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156 |
The model was trained by NLP Research Team at Voicelab.ai.
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-
You can contact us [here](https://voicelab.ai/contact/).
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license: cc-by-4.0
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3 |
+
language:
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- pl
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- en
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6 |
datasets:
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- keywords-generation
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- text-classifiation
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15 |
- other
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- medical
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widget:
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- text: >-
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Keywords: Our vlT5 model is a keyword generation model based on
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encoder-decoder architecture using Transformer blocks presented by google
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(https://huggingface.co/t5-base). The vlT5 was trained on scientific
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articles corpus to predict a given set of keyphrases based on the
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concatenation of the article’s abstract and title. It generates precise, yet
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not always complete keyphrases that describe the content of the article
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based only on the abstract.
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example_title: English 1
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- text: >-
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Keywords: Decays the learning rate of each parameter group by gamma every
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+
step_size epochs. Notice that such decay can happen simultaneously with
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other changes to the learning rate from outside this scheduler. When
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+
last_epoch=-1, sets initial lr as lr.
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+
example_title: English 2
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- text: >-
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+
Keywords: Przełomem w dziedzinie sztucznej inteligencji i maszynowego
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uczenia się było powstanie systemu eksperckiego Dendral na Uniwersytecie
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Stanforda w 1965. System ten powstał w celu zautomatyzowania analizy i
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identyfikacji molekuł związków organicznych, które dotychczas nie były znane
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chemikom. Wyniki badań otrzymane dzięki systemowi Dendral były pierwszym w
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historii odkryciem dokonanym przez komputer, które zostały opublikowane w
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prasie specjalistycznej.
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example_title: Polish
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- text: >-
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Keywords: El análisis de un economista calcula que, a pesar del aumento del
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gasto general, la Navidad es una pérdida de peso muerto según la teoría
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microeconómica ortodoxa, debido al efecto de dar regalos. Esta pérdida se
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calcula como la diferencia entre lo que el donante gastó en el artículo y lo
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que el receptor del regalo habría pagado por el artículo. Se estima que en
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2001, Navidad resultó en una pérdida de peso muerto de $ 4 mil millones solo
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en los EE. UU.1 Debido a factores de complicación, este análisis se utiliza
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a veces para discutir posibles fallas en la teoría microeconómica actual.
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Otras pérdidas de peso muerto incluyen los efectos de la Navidad en el medio
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ambiente y el hecho de que los regalos materiales a menudo se perciben como
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elefantes blancos, lo que impone costos de mantenimiento y almacenamiento y
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contribuye al desorden.
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example_title: Spanish
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metrics:
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- f1
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- precision
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- recall
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library_name: adapter-transformers
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<img src="https://public.3.basecamp.com/p/rs5XqmAuF1iEuW6U7nMHcZeY/upload/download/VL-NLP-short.png" alt="logo voicelab nlp" style="width:300px;"/>
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The model was trained by NLP Research Team at Voicelab.ai.
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You can contact us [here](https://voicelab.ai/contact/).
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