Resumir texto largo
El resumen reduce un texto grande a un contenido manejable, ayudando a que quien lee capte rápido las ideas clave de artículos o documentos extensos.
Hay dos tipos principales: el extractivo, que selecciona oraciones clave del texto original, y el abstractivo, que genera oraciones nuevas que sintetizan las ideas principales.
En este ejercicio, crearás un pipeline de resumen abstractivo usando la función pipeline() de Hugging Face y el modelo cnicu/t5-small-booksum. Resumirás texto de una página de Wikipedia sobre Grecia, comparando la reformulación del modelo abstractivo con el original.
La función pipeline de la biblioteca transformers y el original_text ya se han cargado por ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Trabajar con Hugging Face
Instrucciones del ejercicio
- Crea el
pipelinede resumen usando la tarea "summarization" y guárdalo comosummarizer. - Usa el nuevo pipeline para crear un resumen del texto y guárdalo como
summary_text. - Compara la longitud del texto original y del resumen.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Create the summarization pipeline
summarizer = ____(____="____", model="cnicu/t5-small-booksum")
# Summarize the text
summary_text = ____(original_text)
# Compare the length
print(f"Original text length: {len(original_text)}")
print(f"Summary length: {len(____[0]['____'])}")