ハグフェイスの BART モデルを使用したテキストの要約
今日のペースの速い世界では、論文を素早く読んだり、研究論文の重要なポイントを強調したりするために、長い形式のコンテンツを簡潔な要約に凝縮することが不可欠です。 Hugging Face は、テキスト要約のための強力なツールである BART モデルを提供します。この記事では、Hugging Face の事前トレーニング済みモデル、特に facebook/bart-large-cnn モデルを活用して、長い記事やテキストを要約する方法を検討します。
Hugging Face の BART モデルの開始
Hugging Face は、テキスト分類、翻訳、要約などの NLP タスク用のさまざまなモデルを提供します。要約用の最も人気のあるモデルの 1 つは BART (双方向および自己回帰トランスフォーマー) です。これは、大きなドキュメントから一貫した要約を生成するようにトレーニングされています。
ステップ 1: ハグフェイストランスフォーマーライブラリをインストールする
Hugging Face モデルを開始するには、トランスフォーマー ライブラリをインストールする必要があります。これは pip を使用して行うことができます:
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ステップ 2: 要約パイプラインのインポート
ライブラリがインストールされたら、要約のために事前トレーニングされたモデルを簡単にロードできます。 Hugging Face のパイプライン API は、要約タスク用に微調整された facebook/bart-large-cnn などのモデルを使用するための高レベルのインターフェイスを提供します。
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ステップ 3: サマライザーの実行
サマライザーの準備ができたので、長いテキストを入力して要約を生成できます。以下は、英国の有名な女優、デイム マギー スミスに関するサンプル記事を使用した例です。
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出力:
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出力からわかるように、サマリーは記事の要点を短く読みやすい形式に凝縮し、彼女のキャリアの長さや賞賛などの重要な事実を強調しています。
別のアプローチ: ファイルからテキストを要約する
使用例によっては、ハードコードされた文字列ではなくファイルからテキストを読み取りたい場合があります。以下は、テキスト ファイルから記事を読み取り、概要を生成する更新された Python スクリプトです。
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ファイル入力:
この場合、記事をテキスト ファイル (この例ではarticle.txt) に保存する必要があります。スクリプトはコンテンツを読み取って要約します。
結論
Hugging Face の BART モデルは、自動テキスト要約のための優れたツールです。長い記事、研究論文、または大量のテキストを処理する場合でも、このモデルは情報を抽出して簡潔な要約を作成するのに役立ちます。
この記事では、ハードコーディングされたテキストとファイル入力の両方を使用して、Hugging Face の事前トレーニング済み要約モデルをプロジェクトに統合する方法を説明しました。わずか数行のコードを書くだけで、Python プロジェクトで効率的な要約パイプラインを立ち上げて実行できます。
以上がハグフェイスの BART モデルを使用したテキストの要約の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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