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greek-text-summarization

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基于mT5的希腊语文本自动摘要模型助力高效内容处理

该项目基于mT5-small模型开发的希腊语文本摘要系统，能够自动生成准确的文章摘要。项目已部署于Hugging Face Spaces平台，支持transformers库快速调用，为希腊语内容处理、新闻总结和文档分析等场景提供了专业的自然语言处理解决方案。

Github模型模型训练开源项目希腊语Hugging FacemT5-smallHuggingface摘要生成
Hugging Face

项目概述

这是一个希腊语文本摘要项目(greek-text-summarization),该项目利用mT5-small模型实现了针对希腊语文本的自动摘要功能。该项目已经部署在Hugging Face Spaces平台上,可以直接使用。

技术实现

项目基于Transformers库实现,使用了mT5-small模型并针对希腊语文本摘要任务进行了训练。主要使用了AutoTokenizer和AutoModelForSeq2SeqLM这两个关键组件,通过pipeline可以快速构建文本摘要流水线。

使用方法

使用该模型非常简单,主要包含以下几个步骤:

  1. 首先需要导入必要的库并加载预训练好的tokenizer和model
  2. 可以直接使用pipeline快速构建摘要器
  3. 输入希腊语文本即可得到对应的摘要结果

功能特点

  • 支持希腊语文本的自动摘要生成
  • 可以控制生成摘要的长度范围
  • 提供了beam search等参数配置,可以优化生成效果
  • 支持处理较长文本(最大支持1024个token)
  • 通过repetition_penalty参数可以避免重复内容

实际应用示例

项目提供了一个完整的示例,展示了如何对一段关于Food Pass政策的希腊语新闻文本进行摘要。通过设置合适的参数,可以生成简洁且包含关键信息的摘要内容。

部署与访问

该模型已经部署在Hugging Face Spaces平台上,感兴趣的用户可以直接访问使用,无需本地部署。这为希腊语文本处理提供了一个便捷的工具。

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