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H2-keywordextractor

H2-keywordextractor

精准高效的文本摘要生成工具

该项目通过AutoTrain进行文本摘要自动化，专注于金融数据集，具有较低的CO2排放。验证指标如Loss 1.406及Rouge指标等提供了可参考的模型性能数据。使用者可以借助cURL接口轻松调用此模型进行文本处理。

AutoTrain二氧化碳排放模型训练开源项目验证指标总结模型HuggingfaceGithub
Hugging Face

项目介绍：H2-keywordextractor

项目背景

H2-keywordextractor是一个基于Hugging Face平台开发的自动化关键词提取项目。该项目利用AutoTrain进行模型训练，专注于文本的总结功能。通过这个项目，用户能够自动从大量文本数据中提取关键信息，对于需要处理大批量文档的用户尤其具有价值。

项目特性

  • 问题类型: 文本总结，通过分析文本提炼出核心内容。
  • 模型标识: 51355121740，便于用户在系统内寻找到对应的模型。
  • 二氧化碳排放: 该模型训练期间的碳排放量为0.0329克，体现了环保意识。

验证指标

在模型性能方面，H2-keywordextractor通过多项指标评估其准确性：

  • 损失函数(Loss): 1.406，刻画了模型预测与真实值间的差距。
  • Rouge指标:
    • Rouge-1: 29.067，衡量单个词汇的匹配程度。
    • Rouge-2: 19.200，评估连续两个词的匹配度。
    • Rouge-L: 26.900，体现最长共同子序列的匹配状态。
    • Rouge-Lsum: 26.940，针对整个摘要对比的匹配精准度。
  • 生成长度(Gen Len): 20.000，适合产生简单而精准的总结。

使用说明

H2-keywordextractor模型支持cURL调用，用户需要具备有效的Hugging Face API密钥才能进行访问。以下是调用模型的方法：

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_HUGGINGFACE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"inputs": "I love AutoTrain"}' \
https://api-inference.huggingface.co/transformer3/autotrain-finance6-51355121740

通过以上命令，用户可以将输入的文本发送到模型中，获取到经过模型处理后的结果。该项目的设计便捷且用户友好，方便在多个应用场景中集成使用。

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