Spaces:
Runtime error
Runtime error
haven-jeon
commited on
Commit
ยท
bca6d91
1
Parent(s):
e5addc0
initial commit
Browse files- app.py +48 -0
- requirements.txt +4 -0
app.py
ADDED
|
@@ -0,0 +1,48 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
from transformers import PreTrainedTokenizerFast
|
| 2 |
+
from tokenizers import SentencePieceBPETokenizer
|
| 3 |
+
from transformers import BartForConditionalGeneration
|
| 4 |
+
import streamlit as st
|
| 5 |
+
import torch
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
def tokenizer():
|
| 10 |
+
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained('gogamza/kobart-summarization')
|
| 11 |
+
return tokenizer
|
| 12 |
+
|
| 13 |
+
|
| 14 |
+
@st.cache(allow_output_mutation=True)
|
| 15 |
+
def get_model():
|
| 16 |
+
model = BartForConditionalGeneration.from_pretrained('gogamza/kobart-summarization')
|
| 17 |
+
model.eval()
|
| 18 |
+
return model
|
| 19 |
+
|
| 20 |
+
|
| 21 |
+
default_text = '''์ง๋ณ๊ด๋ฆฌ์ฒญ์ 23์ผ ์ง๋ฐฉ์์น๋จ์ฒด๊ฐ ๋ณด๊ฑด๋น๊ตญ๊ณผ ํ์ ์์ด ๋จ๋
์ผ๋ก ์ธํ๋ฃจ์์(๋
๊ฐ) ๋ฐฑ์ ์ ์ข
์ค๋จ์ ๊ฒฐ์ ํด์๋ ์ ๋๋ค๋ ์
์ฅ์ ๋ฐํ๋ค.
|
| 22 |
+
์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.
|
| 23 |
+
๋
๊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.
|
| 24 |
+
์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.
|
| 25 |
+
'''
|
| 26 |
+
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
model = get_model()
|
| 29 |
+
tokenizer = tokenizer()
|
| 30 |
+
st.title("Summarization Model Test")
|
| 31 |
+
text = st.text_area("Input news :", value=default_text)
|
| 32 |
+
|
| 33 |
+
st.markdown("## Original News Data")
|
| 34 |
+
st.write(text)
|
| 35 |
+
|
| 36 |
+
if text:
|
| 37 |
+
st.markdown("## Predict Summary")
|
| 38 |
+
with st.spinner('processing..'):
|
| 39 |
+
raw_input_ids = tokenizer.encode(text)
|
| 40 |
+
input_ids = [tokenizer.bos_token_id] + \
|
| 41 |
+
raw_input_ids + [tokenizer.eos_token_id]
|
| 42 |
+
summary_ids = model.generate(torch.tensor([input_ids]),
|
| 43 |
+
max_length=256,
|
| 44 |
+
early_stopping=True,
|
| 45 |
+
repetition_penalty=2.0)
|
| 46 |
+
summ = tokenizer.decode(summary_ids.squeeze().tolist(), skip_special_tokens=True)
|
| 47 |
+
st.write(summ)
|
| 48 |
+
|
requirements.txt
ADDED
|
@@ -0,0 +1,4 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
torch
|
| 2 |
+
transformers
|
| 3 |
+
streamlit
|
| 4 |
+
|