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1 |
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## 功能介绍
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2 |
+
该模型主要功能是针对mask部分进行补全生成,能够生成较流利丰富的自然文本。
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3 |
+
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4 |
+
参考案例如下:
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5 |
+
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6 |
+
1)今天[mask]篮球[mask]学校[mask]
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7 |
+
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8 |
+
2)[mask]疫情[mask]公园[mask]散步[mask]
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9 |
+
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10 |
+
3)[mask]感染新冠[mask]身体不舒服[mask]多休息[mask]
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11 |
+
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12 |
+
## 如何使用
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13 |
+
```
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14 |
+
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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15 |
+
pretrained = "Maciel/T5_Mask_Completion"
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16 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained)
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17 |
+
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(pretrained)
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18 |
+
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19 |
+
sentence = "[mask]疫情[mask]公园[mask]散步[mask]"
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20 |
+
max_input_length = 128
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21 |
+
input_encodings = tokenizer(sentence,
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22 |
+
max_length=max_input_length,
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23 |
+
truncation=True,
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24 |
+
return_tensors="pt")
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25 |
+
if "token_type_ids" in input_encodings.keys():
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26 |
+
input_encodings.pop("token_type_ids")
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27 |
+
output = model.generate(**input_encodings,
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28 |
+
num_beams=10,
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29 |
+
no_repeat_ngram_size=5,
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30 |
+
do_sample=True,
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31 |
+
early_stopping=True,
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32 |
+
min_length=10,
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33 |
+
max_length=64,
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34 |
+
return_dict_in_generate=True,
|
35 |
+
output_scores=True)
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36 |
+
decoded_output = tokenizer.batch_decode(output.sequences, skip_special_tokens=True)[0]
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37 |
+
completion = decoded_output.strip()
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38 |
+
print(completion)
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39 |
+
```
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40 |
+
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41 |
+
## 案例展示
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42 |
+
```
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43 |
+
1) 原始文本:今天[mask]篮球[mask]学校[mask]
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44 |
+
补全文本:今天,我们来谈谈篮球与学校的关系。
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45 |
+
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46 |
+
2) 原始文本:[mask]疫情[mask]公园[mask]散步[mask]
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47 |
+
补全文本:在疫情发生之前,人们可以在公园里散步。
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48 |
+
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49 |
+
3) 原始文本:[mask]感染新冠[mask]身体不舒服[mask]多休息[mask]
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50 |
+
补全文本:如果你感染新冠了,身体不舒服,建议你多休息,不要吃辛辣刺激性的食物,以免加重病情。
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51 |
+
```
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