Резюмування довгого тексту
Резюмування стискає великий текст до зручного обсягу, допомагаючи швидко зрозуміти головні думки з довгих статей або документів.
Є два основні типи: екстрактивне, яке відбирає ключові речення з оригіналу, та абстрактивне, яке генерує нові речення, що передають основні ідеї.
У цій вправі ви створите конвеєр абстрактивного резюмування за допомогою функції Hugging Face pipeline() і моделі cnicu/t5-small-booksum. Ви підсумуєте текст зі сторінки Вікіпедії про Грецію, порівнявши перефразований результат абстрактивної моделі з оригіналом.
Функцію pipeline з бібліотеки transformers і original_text уже завантажено для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Робота з Hugging Face
Інструкції до вправи
- Створіть
pipelineдля резюмування, використовуючи завдання "summarization", і збережіть якsummarizer. - Використайте новий конвеєр, щоб створити резюме тексту, і збережіть як
summary_text. - Порівняйте довжину оригінального тексту й резюме.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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]['____'])}")