text2tags

The model has been trained on a collection of 28k news articles with tags. Its purpose is to create tags suitable for the given article. We can use this model also for information-retrieval purposes (GenQ), fine-tuning sentence-transformers for asymmetric semantic search.

If you like this project, consider supporting it with a cup of coffee! 🤖✨🌞

Pieter Bruegel the Elder, The Fight Between Carnival and Lent, 1559

Usage

Sample code with an article from IlPost:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("efederici/text2tags")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("efederici/text2tags")

article = '''
Da bambino era preoccupato che al mondo non ci fosse più nulla da scoprire. Ma i suoi stessi studi gli avrebbero dato torto: insieme a James Watson, nel 1953 Francis Crick strutturò il primo modello di DNA, la lunga sequenza di codici che identifica ogni essere vivente, rendendolo unico e diverso da tutti gli altri. 
La scoperta gli valse il Nobel per la Medicina. È uscita in queste settimane per Codice la sua biografia, Francis Crick — Lo scopritore del DNA, scritta da Matt Ridley, che racconta vita e scienza dell'uomo che capì perché siamo fatti così.
'''

def tag(text: str):
    """ Generates tags from given text """
    text = text.strip().replace('\n', '')
    text = 'summarize: ' + text
    tokenized_text = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")

    tags_ids = model.generate(tokenized_text,
                                        num_beams=4,
                                        no_repeat_ngram_size=2,
                                        max_length=20,
                                        early_stopping=True)

    output = tokenizer.decode(tags_ids[0], skip_special_tokens=True)
    return output.split(', ')

tags = tag(article)
print(tags)

Longer documents

Assuming paragraphs are divided by: '\n\n'.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import itertools
import re 

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("efederici/text2tags")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("efederici/text2tags")

article = '''
Da bambino era preoccupato che al mondo non ci fosse più nulla da scoprire. Ma i suoi stessi studi gli avrebbero dato torto: insieme a James Watson, nel 1953 Francis Crick strutturò il primo modello di DNA, la lunga sequenza di codici che identifica ogni essere vivente, rendendolo unico e diverso da tutti gli altri. 
La scoperta gli valse il Nobel per la Medicina. È uscita in queste settimane per Codice la sua biografia, Francis Crick — Lo scopritore del DNA, scritta da Matt Ridley, che racconta vita e scienza dell'uomo che capì perché siamo fatti così.
'''

def words(text):
    input_str = text
    output_str = re.sub('[^A-Za-z0-9]+', ' ', input_str)
    return output_str.split()

def is_subset(text1, text2):
    return all(tag in words(text1.lower()) for tag in text2.split())

def cleaning(text, tags):
    return [tag for tag in tags if is_subset(text, tag)]
    
def get_texts(text, max_len):
    texts = list(filter(lambda x : x != '', text.split('\n\n')))
    lengths = [len(tokenizer.encode(paragraph)) for paragraph in texts]
    output = []
    for i, par in enumerate(texts):
        index = len(output)
        if index > 0 and lengths[i] + len(tokenizer.encode(output[index-1])) <= max_len:
            output[index-1] = "".join(output[index-1] + par)
        else:
            output.append(par)
    return output
        
def get_tags(text, generate_kwargs):
    input_text = 'summarize: ' + text.strip().replace('\n', ' ')
    tokenized_text = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        tags_ids = model.generate(tokenized_text, **generate_kwargs)
    
    output = []
    for tags in tags_ids:
        cleaned = cleaning(
            text, 
            list(set(tokenizer.decode(tags, skip_special_tokens=True).split(', ')))
        )
        output.append(cleaned)
    
    return list(set(itertools.chain(*output))) 
        
def tag(text, max_len, generate_kwargs):
    texts = get_texts(text, max_len)
    all_tags = [get_tags(text, generate_kwargs) for text in texts]
    flatten_tags = itertools.chain(*all_tags)
    return list(set(flatten_tags))

params = {
    "min_length": 0,
    "max_length": 30,
    "no_repeat_ngram_size": 2,
    "num_beams": 4,
    "early_stopping": True,
    "num_return_sequences": 4,
}
tags = tag(article, 512, params)
print(tags)

Overview

• Model: T5 (it5-small)
• Language: Italian
• Downstream-task: Summarization (for topic tagging)
• Training data: Custom dataset
• Code: See example
• Infrastructure: 1x T4