File size: 9,417 Bytes
9e614f7
 
 
 
 
 
 
61606b4
2475c49
 
1cb5799
 
 
fae9a65
 
 
 
 
9e614f7
 
0aad864
9e614f7
0aad864
ce11fe3
3a7a592
ce11fe3
64fda11
ce11fe3
 
 
64fda11
 
9befb5f
 
 
 
 
 
 
 
 
64fda11
 
 
3a7a592
ce11fe3
0564ad0
9befb5f
 
 
 
0aad864
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
284d13e
 
0aad864
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
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
---
tags:
- summarization
- mT5
language:
- th
widget:
- text: "ผมกินตับหมูดิบแล้วหมดสติไป พอฟื้นอีกทีในต่างโลกดันกลายเป็นหมูซะงั้น! คนที่ช่วยผมเอาไว้คือเจส สาวน้อยผู้อ่านใจคนได้ อู๊ด! น่ารัก! ระดับสายตาหมูทำให้เห็นอะไรสีขาวบริสุทธิ์แวบๆ แจ่มเลย... “เอ่อ ฉันได้ยินเสียงในใจของคุณนะคะ…” ฉิบแล้ว! ความมักมากรั่วไหลหมด! แม้ว่าชีวิตประสาหมูที่มีเด็กสาวผู้อ่อนโยนคอยดูแลจะไม่เลว ผมก็ตัดสินใจมุ่งหน้าสู่นครหลวงพร้อมกับเจสเพื่อหาทางกลับเป็นมนุษย์ การเดินทางแสนรื่นรมย์จึงเริ่มต้นขึ้น... แต่ไหงเราถึงถูกตามล่าเอาชีวิตล่ะเนี่ย!?"
  example_title: "Novel"
- text: "พริ้ง คนเริงเมือง, ผลิตโดยบริษัท มีเดีย สตูดิโอ ร่วมกับ ,นีโน่ บราเดอร์ส, ที่ตอนนี้เดินทางมาถึงตอนอวสานแล้ว โดยวันนี้ถึงตอนที่, พริ้ง (จั๊กจั่น–อคัมย์สิริ), ฆ่าสามีที่ 6 ,หลวงเสนาะ, ตายไปเรียบร้อย ก็ถึงคราวที่จะทำตามใจตัวเองด้วยการอ่อย ,เปรมฤทัย (โตนนท์), ลูกชายคนเดียวของ ,หลวงเสนาะ, ให้กลายมาเป็นสามีของตัวเองสมใจอยากเสียที,งานนี้สกิลการอ่อยมาเต็ม เริ่มจากเดินมาหา, เปรมฤทัย, ที่ห้องก่อนจะบอกว่าไม่สามารถทำใจให้เลิกรักได้เลย จนมาถึงวันนี้วันที่สามารถเปิดใจได้แล้ว วันที่เราจะรักกันได้แล้ว ทำไมต้องห้ามใจอีก, เปรมฤทัย, ได้ยินแบบนี้ก็หวั่นไหวคล้อยตามไม่ห้ามใจปล่อยตัวให้ความเสน่หาเข้าครอบงำ,ฉากนี้ ผกก. ,บุ๋ม–รัญญา, ยกกองไปถ่ายทำที่บ้านท่าไม้ จ.สมุทรสงคราม ก่อนเริ่มถ่ายจริง ,บุ๋ม, เรียกทั้ง, จั๊กจั่น, และ ,โตนนท์, มาทำสมาธิ และบิ้วท์ให้ทั้งคู่เข้าใจในความต้องการที่ทั้งตัวละคร ,พริ้ง, และ ,เปรมฤทัย, ต้องการปลดปล่อยออกมา เมื่อทั้งคู่เข้าใจบทแล้วเริ่มถ่ายจริง ,จั๊กจั่น, เล่นเต็มที่ไม่ยั้ง พรั่งพรูความรู้สึกที่มีออกมาพร้อมน้ำตาเรียกความสงสาร ก่อนจะโน้มจูบกันอย่างดูดดื่ม งานนี้จูบจริงไม่ใช้สแตนด์อินใดๆ ติดตามชมฉากแซ่บทิ้งทวน คืนวันพฤหัสบดีนี้ ทางช่อง 7.,ติดตามอ่านนิยายเรื่อง พริ้ง คนเริงเมือง ได้ที่นี่"
  example_title: "Thai movie"
- text: "หนุ่มใหญ่วัย 49 ปี เสียชีวิตคาบ้านย่านปากเกร็ด สภาพมีเลือดออกปากกองใหญ่ ข้างศพมีไซริงค์ฉีดยา เพื่อนบอกมาหาที่บ้าน เห็นว่าฉีดไอซ์ไป 2 เข็ม ก่อนคลุ้มคลั่งทำลายข้าวของ ล้มคว่ำหน้าแน่นิ่ง     ,เวลา 22.00 น. วันที่ 6 ส.ค. ร.ต.ท.พันธ์พงศ์ ภูริวัฒนพงศ์ รอง สว.(สอบสวน) สภ.ปากเกร็ด จ.นนทบุรี รับแจ้งมีผู้เสียชีวิตภายในบ้านเลขที่ 77/489 หมู่ 1 หมู่บ้านดวงแก้ว ถนนติวานนท์ ต.บ้านใหม่ ไปสอบสวนพร้อมด้วย พ.ต.อ.พงศ์จักร ปรีชาการุณพงศ์ ผกก. พ.ต.ท.นภธร วาชัยยุง รอง ผกก.ป สภ.ปากเกร็ด แพทย์สถาบันนิติวิทยาศาสตร์ และเจ้าหน้าที่กู้ภัยมูลนิธิป่อเต็กตึ๊ง ,ที่เกิดเหตุเป็นบ้านทาวน์เฮาส์ 2 ชั้น บนชั้น 2 พบศพ นายพงษ์ธนกร หรือเอ อุ่นทน อายุ 49 ปี เจ้าของบ้าน นอนคว่ำหน้าเสียชีวิตอยู่บนพื้น ในสภาพเลือดออกปาก ข้างศพพบไซริงค์ฉีดยาตกอยู่ ทางเจ้าหน้าที่จึงเก็บไว้เป็นหลักฐาน นอกจากนี้ข้าวของภายในห้องล้มระเนระนาดกระจัดกระจาย ,จากการสอบปากคำ นายเอ๋ (นามสมมติ) อายุ 31 ปี ให้การว่า ตนเป็นเพื่อนกับผู้เสียชีวิต ก่อนเกิดเหตุได้เดินทางมาหาที่บ้านเห็นผู้เสียชีวิตฉีดยาไอซ์เข้าไป 2 เข็ม จากนั้นผู้เสียชีวิตมีอาการคลุ้มคลั่งทำลายข้าวของก่อนนอนคว่ำหน้าแน่นิ่งไป กระทั่งเสียชีวิตในที่สุด เบื้องต้นเจ้าหน้าที่คาดว่าสาเหตุการเสียชีวิตน่าจะเกิดจากการเสพยาเกินขนาด อย่างไรก็ตามจะได้สอบสวนหาสาเหตุที่แท้จริงอีกครั้ง"
  example_title: "Crime news"
inference:
  parameters:
    min_length: 40
    max_length: 140
    
---

# mt5-base-thaisum
This repository contains the finetuned mT5-base model for Thai sentence summarization. The architecture of the model is based on mT5 model and fine-tuned on text-summarization pairs in Thai.

### Example
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("preechanon/mt5-base-thaisum-text-summarization")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("preechanon/mt5-base-thaisum-text-summarization")
new_input_string = "ข้อความที่ต้องการ"
input_ = tokenizer(new_input_string, truncation=True, max_length=1024, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    preds = model.generate(
        input_['input_ids'].to('cpu'),
        num_beams=15,
        num_return_sequences=1,
        no_repeat_ngram_size=1,
        remove_invalid_values=True,
        max_length=140,
    )

summary = tokenizer.decode(preds[0], skip_special_tokens=True)
summary
```

### Score
- Rouge1: 0.488931			
- Rouge2: 0.309732
- Rougel: 0.425490
- Rougelsum: 0.444359

### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 5e-04
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 1
- seed: 42
- optimizer: AdamW with betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08 and weight_decay=0.1
- warmup step: 5000
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 6
- gradient_accumulation_steps: 4

### Framework versions

- Transformers 4.36.1
- Pytorch 2.1.2