Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 2,863 Bytes
bca6d91 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 |
from transformers import PreTrainedTokenizerFast
from tokenizers import SentencePieceBPETokenizer
from transformers import BartForConditionalGeneration
import streamlit as st
import torch
def tokenizer():
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained('gogamza/kobart-summarization')
return tokenizer
@st.cache(allow_output_mutation=True)
def get_model():
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained('gogamza/kobart-summarization')
model.eval()
return model
default_text = '''์ง๋ณ๊ด๋ฆฌ์ฒญ์ 23์ผ ์ง๋ฐฉ์์น๋จ์ฒด๊ฐ ๋ณด๊ฑด๋น๊ตญ๊ณผ ํ์ ์์ด ๋จ๋
์ผ๋ก ์ธํ๋ฃจ์์(๋
๊ฐ) ๋ฐฑ์ ์ ์ข
์ค๋จ์ ๊ฒฐ์ ํด์๋ ์ ๋๋ค๋ ์
์ฅ์ ๋ฐํ๋ค.
์ง๋ณ์ฒญ์ ์ด๋ ์ฐธ๊ณ ์๋ฃ๋ฅผ ๋ฐฐํฌํ๊ณ โํฅํ ์ ์ฒด ๊ตญ๊ฐ ์๋ฐฉ์ ์ข
์ฌ์
์ด ์ฐจ์ง ์์ด ์งํ๋๋๋ก ์ง์์ฒด๊ฐ ์์ฒด์ ์ผ๋ก ์ ์ข
์ ๋ณด ์ฌ๋ถ๋ฅผ ๊ฒฐ์ ํ์ง ์๋๋ก ์๋ด๋ฅผ ํ๋คโ๊ณ ์ค๋ช
ํ๋ค.
๋
๊ฐ๋ฐฑ์ ์ ์ ์ข
ํ ํ ๊ณ ๋ น์ธต์ ์ค์ฌ์ผ๋ก ์ ๊ตญ์์ ์ฌ๋ง์๊ฐ ์๋ฐ๋ฅด์ ์์ธ ์๋ฑํฌ๊ตฌ๋ณด๊ฑด์๋ ์ ๋ , ๊ฒฝ๋ถ ํฌํญ์๋ ์ด๋ ๊ด๋ด ์๋ฃ๊ธฐ๊ด์ ์ ์ข
์ ๋ณด๋ฅํด๋ฌ๋ผ๋ ๊ณต๋ฌธ์ ๋ด๋ ค๋ณด๋๋ค. ์ด๋ ์๋ฐฉ์ ์ข
๊ณผ ์ฌ๋ง ๊ฐ ์ง์ ์ ์ฐ๊ด์ฑ์ด ๋ฎ์ ์ ์ข
์ ์ค๋จํ ์ํฉ์ ์๋๋ผ๋ ์ง๋ณ์ฒญ์ ํ๋จ๊ณผ๋ ๋ค๋ฅธ ๊ฒ์ด๋ค.
์ง๋ณ์ฒญ์ ์ง๋ 21์ผ ์ ๋ฌธ๊ฐ ๋ฑ์ด ์ฐธ์ฌํ โ์๋ฐฉ์ ์ข
ํผํด์กฐ์ฌ๋ฐโ์ ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ๋
๊ฐ ์๋ฐฉ์ ์ข
์ฌ์
์ ์ผ์ ๋๋ก ์งํํ๊ธฐ๋ก ํ๋ค. ํนํ ๊ณ ๋ น ์ด๋ฅด์ ๊ณผ ์ด๋ฆฐ์ด, ์์ ๋ถ ๋ฑ ๋
๊ฐ ๊ณ ์ํ๊ตฐ์ ๋ฐฑ์ ์ ์ ์ข
ํ์ง ์์์ ๋ ํฉ๋ณ์ฆ ํผํด๊ฐ ํด ์ ์๋ค๋ฉด์ ์ ์ข
์ ๋
๋ คํ๋ค. ํ์ง๋ง ์ ์ข
์ฌ์
์ ์ง ๋ฐํ ์ดํ์๋ ์ฌ๋ง ๋ณด๊ณ ๊ฐ ์๋ฐ๋ฅด์ ์ง๋ณ์ฒญ์ ์ด๋ โ์๋ฐฉ์ ์ข
ํผํด์กฐ์ฌ๋ฐ ํ์โ์ โ์๋ฐฉ์ ์ข
์ ๋ฌธ์์ํโ๋ฅผ ๊ฐ์ตํด ๋
๊ฐ๋ฐฑ์ ๊ณผ ์ฌ๋ง ๊ฐ ๊ด๋ จ์ฑ, ์ ์ข
์ฌ์
์ ์ง ์ฌ๋ถ ๋ฑ์ ๋ํด ๋ค์ ๊ฒฐ๋ก ๋ด๋ฆฌ๊ธฐ๋ก ํ๋ค. ํ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ด๋ ์คํ 7์ ๋์ด ๋ฐํ๋ ์์ ์ด๋ค.
'''
model = get_model()
tokenizer = tokenizer()
st.title("Summarization Model Test")
text = st.text_area("Input news :", value=default_text)
st.markdown("## Original News Data")
st.write(text)
if text:
st.markdown("## Predict Summary")
with st.spinner('processing..'):
raw_input_ids = tokenizer.encode(text)
input_ids = [tokenizer.bos_token_id] + \
raw_input_ids + [tokenizer.eos_token_id]
summary_ids = model.generate(torch.tensor([input_ids]),
max_length=256,
early_stopping=True,
repetition_penalty=2.0)
summ = tokenizer.decode(summary_ids.squeeze().tolist(), skip_special_tokens=True)
st.write(summ)
|