--- license: apache-2.0 language: - ar tags: - summarization - AraBERT - BERT - BERT2BERT - MSA - Arabic Text Summarization - Arabic News Title Generation - Arabic Paraphrasing - Summarization - generated_from_trainer - Transformers - PyTorch widget: - 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. datasets: - xlsum model-index: - name: arabartsummarization results: [] --- # arabartsummarization This model is a fine-tuned version of [moussaKam/AraBART](https://huggingface.co./moussaKam/AraBART) on the xlsum dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 2.3394 ## Model description The model can be used as follows: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, pipeline from arabert.preprocess import ArabertPreprocessor model_name="abdalrahmanshahrour/arabartsummarization" 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." text = preprocessor.preprocess(text) result = pipeline(text, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, num_beams=3, repetition_penalty=3.0, max_length=200, length_penalty=1.0, no_repeat_ngram_size = 3)[0]['generated_text'] result >>> "تجددت الاشتباكات بين الجيش اللبناني ومحتجين في مدينة طرابلس شمالي لبنان." ``` ## Intended uses & limitations More information needed ## Training and evaluation data 42.21K row in total - Training : 37.52K rows - Evaluation : 4.69K rows ## Training procedure ### Training hyperparameters The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 5e-05 - train_batch_size: 4 - eval_batch_size: 4 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 3 ### Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | |:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:| | 2.784 | 1.0 | 9380 | 2.3820 | | 2.4954 | 2.0 | 18760 | 2.3418 | | 2.2223 | 3.0 | 28140 | 2.3394 | ### Framework versions - Transformers 4.25.1 - Pytorch 1.13.0+cu116 - Datasets 2.7.1 - Tokenizers 0.13.2