---

t5-russian-summarization

---

модель для исправление текста из распознаного аудио. моя модлеь для распознования аудио https://huggingface.co/UrukHan/wav2vec2-russian и его результаты можно закидывать в эту модель. тестил на видео случайном с ютюба

Input	Output
Запад после начала российской специальной операции по демилитаризации Украины ввел несколько раундов новых экономических санкций. В Кремле новые ограничения назвали серьезными, но отметили, что Россия готовилась к ним заранее.	Запад ввел новые санкции против России

---

Датасеты для обучения: UrukHan/t5-russian-summarization : https://huggingface.co/datasets/UrukHan/t5-russian-summarization

---

Запуск на вывод результатов пример работы с комментариями в колабе https://colab.research.google.com/drive/1ame2va9_NflYqy4RZ07HYmQ0moJYy7w2?usp=sharing :

# Установим библиотеку трансформеров
!pip install transformers

# Импортируем библиотеки
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, T5TokenizerFast

# Зададим название выбронной модели из хаба
MODEL_NAME = 'UrukHan/t5-russian-summarization'
MAX_INPUT = 256

# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME)

# Входные данные (можно массив фраз или текст)
input_sequences = ['Запад после начала российской специальной операции по демилитаризации Украины ввел несколько раундов новых экономических санкций. В Кремле новые ограничения назвали серьезными, но отметили, что Россия готовилась к ним заранее.']   # или можно использовать одиночные фразы:  input_sequences = 'сеглдыя хорош ден'

task_prefix = "Spell correct: "                 # Токенизирование данных
if type(input_sequences) != list: input_sequences = [input_sequences]
encoded = tokenizer(
  [task_prefix + sequence for sequence in input_sequences],
  padding="longest",
  max_length=MAX_INPUT,
  truncation=True,
  return_tensors="pt",
)

predicts = model.generate(encoded)    # # Прогнозирование

tokenizer.batch_decode(predicts, skip_special_tokens=True)  # Декодируем данные

---

#Настроенный блокнот для запуска обучения и сохранения модели в свой репозиторий на huggingface hub: #https://colab.research.google.com/drive/1H4IoasDqa2TEjGivVDp-4Pdpm0oxrCWd?usp=sharing #

# Установка библиотек
!pip install datasets
!apt install git-lfs
!pip install transformers
!pip install sentencepiece 
!pip install rouge_score

# Импорт библиотек
import numpy as np
from datasets import Dataset
import tensorflow as 
import nltk
from transformers import T5TokenizerFast, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer, AutoModelForSeq2SeqLM, DataCollatorForSeq2Seq
import torch
from transformers.optimization import Adafactor, AdafactorSchedule
from datasets import load_dataset, load_metric

# загрузка параметров
raw_datasets = load_dataset("xsum")
metric = load_metric("rouge")
nltk.download('punkt')

# Ввести свой ключ huggingface hyb
from huggingface_hub import notebook_login
notebook_login()

# Определение параметров
REPO = "t5-russian-summarization"  # Введите наазвание название репозитория
MODEL_NAME = "UrukHan/t5-russian-summarization" # Введите наазвание выбранной модели из хаба
MAX_INPUT = 256  # Введите максимальную длинну входных данных  в токенах (длинна входных фраз в словах (можно считать полслова токен))
MAX_OUTPUT  = 64  # Введите максимальную длинну прогнозов в токенах (можно уменьшить для задач суммризации или других задач где выход короче)
BATCH_SIZE = 8 
DATASET = 'UrukHan/t5-russian-summarization'   # Введите наазвание название датасета

# Загрузка датасета использование других типов данных опишу ниже
data = load_dataset(DATASET)

# Загрузка модели и токенизатора
tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(MODEL_NAME)

model.config.max_length = MAX_OUTPUT  # по умолчанию 20, поэтому во всех моделях прогнозы обрезаются выходные последовательности
# Закоментить после первого соъранения в репозиторий свой необъязательно
tokenizer.push_to_hub(repo_name) 

train = data['train']
test = data['test'].train_test_split(0.02)['test']  # Уменьшил так тестовыу. выборку чтоб не ждать долго расчет ошибок между эпохами

data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer, model=model) #return_tensors="tf"

def compute_metrics(eval_pred):
  predictions, labels = eval_pred
  decoded_preds = tokenizer.batch_decode(predictions, skip_special_tokens=True)
  # Replace -100 in the labels as we can't decode them.
  labels = np.where(labels != -100, labels, tokenizer.pad_token_id)
  decoded_labels = tokenizer.batch_decode(labels, skip_special_tokens=True)
  
  # Rouge expects a newline after each sentence
  decoded_preds = ["\n".join(nltk.sent_tokenize(pred.strip())) for pred in decoded_preds]
  decoded_labels = ["\n".join(nltk.sent_tokenize(label.strip())) for label in decoded_labels]
  
  result = metric.compute(predictions=decoded_preds, references=decoded_labels, use_stemmer=True)
  # Extract a few results
  result = {key: value.mid.fmeasure * 100 for key, value in result.items()}
  
  # Add mean generated length
  prediction_lens = [np.count_nonzero(pred != tokenizer.pad_token_id) for pred in predictions]
  result["gen_len"] = np.mean(prediction_lens)
  
  return {k: round(v, 4) for k, v in result.items()}
  
training_args = Seq2SeqTrainingArguments(
  output_dir = REPO,
  #overwrite_output_dir=True,
  evaluation_strategy='steps',
  #learning_rate=2e-5,
  eval_steps=5000,
  save_steps=5000,
  num_train_epochs=1,
  predict_with_generate=True,
  per_device_train_batch_size=BATCH_SIZE,
  per_device_eval_batch_size=BATCH_SIZE,
  fp16=True,
  save_total_limit=2,
  #generation_max_length=256,
  #generation_num_beams=4,
  weight_decay=0.005,
  #logging_dir='logs',
  push_to_hub=True,
)

# Выберем вручную оптимизатор. Т5 в оригинальной архитектуре использует Адафактор оптимизатор
optimizer = Adafactor(
    model.parameters(),
    lr=1e-5,
    eps=(1e-30, 1e-3),
    clip_threshold=1.0,
    decay_rate=-0.8,
    beta1=None,
    weight_decay=0.0,
    relative_step=False,
    scale_parameter=False,
    warmup_init=False,
)
lr_scheduler = AdafactorSchedule(optimizer)

trainer = Seq2SeqTrainer(
  model=model,
  args=training_args,
  train_dataset = train,
  eval_dataset = test,
  optimizers = (optimizer, lr_scheduler),
  tokenizer = tokenizer,
  compute_metrics=compute_metrics
)

trainer.train()

trainer.push_to_hub()

---

Пример конвертации массивов для данной сети

input_data = ['Запад после начала российской специальной операции по демилитаризации Украины ввел несколько раундов новых экономических санкций. В Кремле новые ограничения назвали серьезными, но отметили, что Россия готовилась к ним заранее.']
output_data = ['Запад ввел новые санкции против России']

# Токенизируем входные данные
task_prefix = "Spell correct: "
input_sequences = input_data 
encoding = tokenizer(
  [task_prefix + sequence for sequence in input_sequences],
  padding="longest",
  max_length=MAX_INPUT,
  truncation=True,
  return_tensors="pt",
)
input_ids, attention_mask = encoding.input_ids, encoding.attention_mask

# Токенизируем выходные данные
target_encoding = tokenizer(output_data, padding="longest", max_length=MAX_OUTPUT, truncation=True)
labels = target_encoding.input_ids
# replace padding token id's of the labels by -100
labels = torch.tensor(labels)
labels[labels == tokenizer.pad_token_id] = -100'''

# Конвертируем наши данные в формат dataset   

data = Dataset.from_pandas(pd.DataFrame({'input_ids': list(np.array(input_ids)), 'attention_mask': list(np.array(attention_mask)), 'labels': list(np.array(labels))}))
data = data.train_test_split(0.02)
# и получим на вход сети для нашешго trainer:   train_dataset = data['train'],  eval_dataset = data['test']