textsumm.py

from transformers import pipeline

# 使用 Hugging Face 支援中文的 Pegasus 模型
summarizer = pipeline(
    "summarization",
    model="IDEA-CCNL/Randeng-Pegasus-523M-Summary-Chinese"
)

def 摘要(text, max_length=128, min_length=20):
    if not text.strip():
        return "⚠️ 請輸入要摘要的內容"
    # 依據模型最大長度做裁剪
    if len(text) > 1500:
        text = text[:1500]
    result = summarizer(text, max_length=max_length, min_length=min_length, do_sample=False)
    # 處理不同模型回傳格式
    if isinstance(result, list) and "summary_text" in result[0]:
        return result[0]["summary_text"]
    elif isinstance(result, str):
        return result
    else:
        return str(result)