请生成transformer t5模型用于文档摘要生成任务的代码
时间: 2023-08-13 18:04:24 浏览: 63
好的,以下是一个使用 T5 模型实现文档摘要生成任务的 Python 代码:
```python
import torch
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
# 加载 T5 模型和分词器
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-base')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-base')
# 定义输入文本和摘要
input_text = "这里是一篇测试文章,用于演示 T5 模型生成摘要的功能。"
target_text = "这是一篇测试文章。"
# 对输入文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
# 对目标摘要进行编码
target_ids = tokenizer.encode(target_text, return_tensors='pt')
# 将输入文本输入模型,并生成摘要
outputs = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=50,
num_beams=4,
early_stopping=True
)
# 将生成的摘要解码为文本
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# 打印模型生成的摘要和目标摘要
print("生成的摘要:", generated_text)
print("目标摘要:", target_text)
```
在上面的代码中,我们首先加载了 T5 模型和分词器。然后,我们定义了输入文本和目标摘要,并使用分词器将它们编码为模型可以理解的格式。接着,我们将输入文本输入模型,并使用 `generate()` 方法生成摘要。最后,我们使用分词器将生成的摘要解码为文本,并输出生成的摘要和目标摘要。
注意,上面的代码只是一个简单的示例,实际使用中需要根据具体需求进行调整和优化。