Dostosowywanie długości podsumowania
Funkcja pipeline() ma dwa ważne parametry: min_new_tokens i max_new_tokens. Pozwalają one kontrolować długość wygenerowanego podsumowania – możesz uzyskać tekst krótki, dłuższy lub mieszczący się w określonym przedziale słów. Przydaje się to wtedy, gdy liczy się oszczędność miejsca (np. mała przestrzeń dyskowa), chcesz poprawić czytelność albo zwiększyć jakość podsumowania.
Eksperymentujesz z dwoma wariantami: krótkim i długim podsumowaniem, ustawiając oba parametry najpierw na wąski zakres, a następnie na szerszy.
pipeline z biblioteki transformers oraz zmienna original_text zostały już wczytane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z Hugging Face
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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"])