bart-large-xsum-samsum - 基于BART技术的高效对话文本自动摘要模型

bart-large-xsum-samsum项目介绍

项目概述

bart-large-xsum-samsum是一个基于BART模型的对话摘要生成项目。该项目通过在SAMSum数据集上微调facebook/bart-large-xsum模型而得到。它能够将对话内容自动总结成简洁的摘要，为用户提供快速了解对话要点的便利。

模型特点

该模型具有以下特点：

基于强大的BART架构：利用了预训练的BART模型的优势，具有良好的文本理解和生成能力。
专门针对对话摘要进行优化：在SAMSum对话摘要数据集上进行了微调，更适合处理对话类文本。
高性能表现：在验证集和测试集上都取得了不错的ROUGE评分，显示出良好的摘要质量。

使用方法

使用该模型非常简单，只需几行Python代码即可实现对话摘要：

首先安装transformers库
使用pipeline函数加载模型
将对话文本传入模型即可生成摘要

示例代码如下：

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", model="lidiya/bart-large-xsum-samsum")
conversation = '''Hannah: Hey, do you have Betty's number?
Amanda: Lemme check
Amanda: Sorry, can't find it.
Amanda: Ask Larry
Amanda: He called her last time we were at the park together
Hannah: I don't know him well
Amanda: Don't be shy, he's very nice
Hannah: If you say so..
Hannah: I'd rather you texted him
Amanda: Just text him 🙂
Hannah: Urgh.. Alright
Hannah: Bye
Amanda: Bye bye                                       
'''
summarizer(conversation)