ÎncepețiÎncepe gratuit

Rezumarea textelor lungi

Rezumarea reduce textele lungi la un conținut mai ușor de parcurs, ajutându-i pe cititori să înțeleagă rapid ideile principale din articole sau documente extinse.

Există două tipuri principale: extractiv, care selectează fraze-cheie din textul original, și abstractiv, care generează propoziții noi ce surprind ideile esențiale.

În acest exercițiu, vei crea un pipeline de rezumare abstractivă folosind funcția pipeline() din Hugging Face și modelul cnicu/t5-small-booksum. Vei rezuma un text dintr-o pagină Wikipedia despre Grecia, comparând rezultatul reformulat al modelului abstractiv cu textul original.

Funcția pipeline din biblioteca transformers și variabila original_text au fost deja încărcate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Lucrul cu Hugging Face

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează pipeline-ul de rezumare folosind sarcina "summarization" și salvează-l ca summarizer.
  • Folosește noul pipeline pentru a genera un rezumat al textului și salvează-l ca summary_text.
  • Compară lungimea textului original cu cea a rezumatului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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]['____'])}")
Editează și rulează codul