以下代码将文本分割成小块进行摘要,并将所有摘要结果合并,以确保输出更加连贯。 from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn") def summarize...
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained('facebook/bart-large') 数据预处理 在微调之前,我们需要对数据进行预处理。这通常包括将原始文本转换为模型可以接受的输入格式。BART模型使用一种称为“序列到序列”的方法,其中输入和输出都是序列。因此,我们需要将源语言和目标语言的文本转换为模型可以接受的格式。
首先,确保你已经安装了transformers库,这是Hugging Face提供的一个包含多种预训练模型的库,其中就包括了BART。 from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration # 初始化分词器和模型 tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('facebook/bart-large-cnn') model = BartForConditionalGeneration.from...
6、模型训练 from mindtext.modules.encoder.bart import BartForConditionalGenerationFineTuneCell from mindspore import Model, save_checkpoint epochs = 4 ckpt_path = "./finetune.ckpt" netwithgrads = BartForConditionalGenerationFineTuneCell(model, optimizer=optimizer) model_train = Model(netwithgrads) m...
from transformers import BartForConditionalGenerationfrom transformers import Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainermodel = BartForConditionalGeneration.from_pretrained( "facebook/bart-base" )training_args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="./", evaluation_strategy="steps", per_device...
1. BartForConditionalGeneration 类的各个参数 先聊聊输入到 BartForConditionalGeneration 类的各个参数是什么意思?这个部分是比较重要的。 decoder_input_ids 是必须要以 开头的。这个参数可以自己生成然后传入到模型中,也可以交由代码自己生成(一般会根据label右移一位再补0) case ...
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("./bart/") 测试了一下模型的纠错能力,发现对【MASK】这个字符效果不错,这也是得益于预训练任务有字符掩码复原这个任务。但是错字纠正却做得不好。接下来我们来再文本纠错的数据集上进行finetune一下。看看效果如何。
model=BartForConditionalGeneration.from_pretrained( "facebook/bart-base" ) training_args=Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="./", evaluation_strategy="steps", per_device_train_batch_size=2, per_device_eval_batch_size=2, predict_with_generate=True, ...
然后,下载并加载预训练的BART模型,可以使用BartForConditionalGeneration类来加载模型。 导入所需的库和模型: 导入所需的库和模型: 准备输入文本: 准备输入文本: 对输入文本进行编码和生成摘要: 对输入文本进行编码和生成摘要: 输出生成的摘要: 输出生成的摘要: ...
from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGenerationtokenizer = BartTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")def summarize_text(text, model, tokenizer, max_chunk_size=1024): chunks = [text[i:i+...