|
--- |
|
license: mit |
|
datasets: |
|
- inkoziev/incomplete_utterance_restoration |
|
language: |
|
- ru |
|
widget: |
|
- text: '<SC1>- Как тебя зовут?\n- Джульетта Мао\nРазвернутый ответ: <extra_id_0>' |
|
- text: '<SC1>- А живешь где?\n- В поясе астероидов\nРазвернутый ответ: <extra_id_0>' |
|
pipeline_tag: text2text-generation |
|
--- |
|
# Den4ikAI/FRED-T5-Large-interpreter |
|
Модель для восстановления фразы с помощью контекста диалога (анафора, эллипсисы, гэппинг), проверки орфографии и нормализации текста диалоговых реплик. |
|
|
|
Больше о задаче [тут](https://huggingface.co/inkoziev/rugpt_interpreter). |
|
# Пример использования |
|
```python |
|
import torch |
|
from transformers import T5ForConditionalGeneration, GPT2Tokenizer |
|
model_name = 'Den4ikAI/FRED-T5-Large-interpreter' |
|
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name) |
|
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") |
|
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name) |
|
model.eval() |
|
t5_input = '''<SC1>- Ты собак любишь? |
|
- Не люблю я их |
|
Развернутый ответ: <extra_id_0>''' |
|
input_ids = tokenizer(t5_input, return_tensors='pt').input_ids |
|
out_ids = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=100, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, early_stopping=True) |
|
t5_output = tokenizer.decode(out_ids[0][1:]) |
|
print(t5_output) |
|
``` |
|
# Citation |
|
``` |
|
@MISC{FRED-T5-Large-interpreter, |
|
author = {Denis Petrov, Ilya Koziev}, |
|
title = {Russian conversations interpreter and normalizer}, |
|
url = {https://huggingface.co/Den4ikAI/FRED-T5-Large-interpreter}, |
|
year = 2023 |
|
} |
|
``` |
