KeywordGen-v1 — это модель на основе T5, точно настроенная для генерации ключевых слов из фрагмента текста. Учитывая входной текст, модель вернет релевантные ключевые слова. Эта модель, «KeywordGen-v2», является второй версией серии «KeywordGen». Настраивается на базе базовой модели Т5, специально для генерации ключевых слов из текстовых вводов, с особым акцентом на обзоры товаров. Эта модель может дать полезную информацию, извлекая ключевые моменты или темы из обзоров продуктов. Ожидается, что выходные данные будут содержать ключевые слова в диапазоне от 2 до 8 слов. Модель работает лучше, когда ввод длиной не менее 2-3 предложений. Эту модель можно использовать непосредственно с конвейером для генерации текста. При использовании модели добавьте префикс «Ключевое слово: » для достижения наилучших результатов. Вот как использовать эту модель в Python с библиотекой Hugging Face Transformers: Эта модель была обучена на пользовательском наборе данных. Базовой моделью была базовая модель T5. Как и в любой модели машинного обучения, результаты этого генератора ключевых слов зависят от данных, на которых он был обучен. Вполне возможно, что модель может генерировать неуместные или предвзятые ключевые слова, если входной текст содержит такой контент. Будущие итерации…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода
Задача: Генерация текста
Автор: mrutyunjay-patil
Теги: t5, feature-extraction, code, keyword-generation, english, text2text-generation, en, text-generation-inference
Лайков: 3 | Загрузок: 22
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
