Update README.md

README.md

@@ -1,22 +1,22 @@
-An Arabic abstractive text summarization model.
+An Arabic abstractive text summarization model.<br>
 A fine-tuned AraT5 model on a dataset that consists of 84,764 paragraph-summary pairs.
 
 More details on the fine-tuning of this model will be released later.
 
 The model can be used as follows:
 ```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline
 from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor
 
 model_name="malmarjeh/t5-arabic-text-summarization"
-arabert_prep = ArabertPreprocessor(model_name=model_name)
+preprocessor = ArabertPreprocessor(model_name="")
 
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)
 pipeline = pipeline("text2text-generation",model=model,tokenizer=tokenizer)
 
 text = "شهدت مدينة طرابلس، مساء أمس الأربعاء، احتجاجات شعبية وأعمال شغب لليوم الثالث على التوالي، وذلك بسبب تردي الوضع المعيشي والاقتصادي. واندلعت مواجهات عنيفة وعمليات كر وفر ما بين الجيش اللبناني والمحتجين استمرت لساعات، إثر محاولة فتح الطرقات المقطوعة، ما أدى إلى إصابة العشرات من الطرفين."
-preprocessor = ArabertPreprocessor(model_name="")
-preprocessor.preprocess(text)
+text = preprocessor.preprocess(text)
 
 result = pipeline(text,
             pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
@@ -26,4 +26,5 @@ result = pipeline(text,
             length_penalty=1.0,
             no_repeat_ngram_size = 3)[0]['generated_text']
 result
+>>> 'مواجهات عنيفة بين الجيش اللبناني ومحتجين في طرابلس'
 ```