सारांश की लंबाई समायोजित करना
pipeline() फंक्शन में दो महत्वपूर्ण पैरामीटर होते हैं: min_new_tokens और max_new_tokens. इनका उपयोग परिणामी सारांश टेक्स्ट की लंबाई को छोटा, बड़ा, या किसी निश्चित शब्द-सीमा के भीतर रखने के लिए किया जाता है. आप ऐसा तब करना चाहेंगे जब स्पेस की पाबंदी हो (जैसे, कम स्टोरेज), पढ़ने में आसानी बढ़ानी हो, या सारांश की गुणवत्ता सुधारनी हो.
आप इन दोनों पैरामीटर के मान पहले छोटे दायरे में और फिर बड़े दायरे में रखकर, छोटे और लंबे summarizer के साथ प्रयोग करेंगे.
transformers लाइब्रेरी से pipeline और original_text आपके लिए पहले से लोड किए गए हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Hugging Face के साथ काम करना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Generate a summary of original_text between 1 and 10 tokens
short_summarizer = pipeline(task="summarization", model="cnicu/t5-small-booksum", ____=1, ____=10)
short_summary_text = ____(original_text)
print(short_summary_text[0]["summary_text"])