text: # -*- coding: utf-8 -*-
  """
  Text summarization
  """
  
  
  from typing import List
  
  from pythainlp.summarize import DEFAULT_SUMMARIZE_ENGINE
  from pythainlp.summarize.freq import FrequencySummarizer
  from pythainlp.tokenize import sent_tokenize
  
  
  def summarize(
      text: str,
      n: int = 1,
      engine: str = DEFAULT_SUMMARIZE_ENGINE,
      tokenizer: str = "newmm",
  ) -> List[str]:
      """
          This function summarizes text based on frequency of words.
  
          Under the hood, this function first tokenize sentence from the given
          text with :func:`pythainlp.tokenize.sent_tokenize`.
          Then, computes frequencies of tokenized words
          (with :func:`pythainlp.tokenize.word_tokenize`) in all sentences
          and normalized with maximum word frequency. The words with normalized
          frequncy that are less than 0.1 or greater than 0.9 will be
          filtered out from frequency dictionary. Finally, it picks *n* sentences
          with highest sum of normalized frequency from all words
          in the sentence and also appear in the frequency dictionary.
  
          :param str text: text to be summarized
          :param int n: number of sentences to be included in the summary
                        By default, n is *1* (effective for frequency engine only)
          :param str engine: text summarization engine (By default: *frequency*).
          :param str tokenizer: word tokenizer engine name (refer to
                                :func:`pythainlp.tokenize.word_tokenize`).
                                By default, tokenizer is *newmm*
                                (effective for frequency engine only)
  
          :return: list of selected sentences
          **Options for engine**
              * *frequency* (default) - frequency of words
              * *mt5* - mT5-small model
              * *mt5-small* - mT5-small model
              * *mt5-base* - mT5-base model
              * *mt5-large* - mT5-large model
              * *mt5-xl* - mT5-xl model
              * *mt5-xxl* - mT5-xxl model
  
          :Example:
          ::
  
              from pythainlp.summarize import summarize
  
              text = '''
                      ทำเนียบท่าช้าง หรือ วังถนนพระอาทิตย์
                      ตั้งอยู่บนถนนพระอาทิตย์ เขตพระนคร กรุงเทพมหานคร
                      เดิมเป็นบ้านของเจ้าพระยามหาโยธา (ทอเรียะ คชเสนี)
                      บุตรเจ้าพระยามหาโยธานราธิบดีศรีพิชัยณรงค์ (พญาเจ่ง)
                      ต้นสกุลคชเสนี เชื้อสายมอญ เจ้าพระยามหาโยธา (ทอเรีย)
                      เป็นปู่ของเจ้าจอมมารดากลิ่นในพระบาทสมเด็จพระจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว
                      และเป็นมรดกตกทอดมาถึง พระเจ้าบรมวงศ์เธอ กรมพระนเรศรวรฤทธิ์
                      (พระองค์เจ้ากฤดาภินิหาร)
                      ต่อมาในรัชสมัยพระบาทสมเด็จพระจุลจอมเกล้าเจ้าอยู่หัวโปรดเกล้าฯ
                      ให้สร้างตำหนัก 2 ชั้น
                      เป็นที่ประทับของพระเจ้าบรมวงศ์เธอ
                      กรมพระนเรศวรฤทิธิ์และเจ้าจอมมารดา
                      ต่อมาเรียกอาคารหลักนี้ว่า ตำหนักเดิม
                  '''
  
              summarize(text, n=1)
              # output: ['บุตรเจ้าพระยามหาโยธานราธิบดีศรีพิชัยณรงค์']
  
              summarize(text, n=3)
              # output: ['บุตรเจ้าพระยามหาโยธานราธิบดีศรีพิชัยณรงค์',
              # 'เดิมเป็นบ้านของเจ้าพระยามหาโยธา',
              # 'เจ้าพระยามหาโยธา']
  
              summarize(text, engine="mt5-small")
              # output: ['<extra_id_0> ท่าช้าง หรือ วังถนนพระอาทิตย์
              # เขตพระนคร กรุงเทพมหานคร ฯลฯ ดังนี้:
              # ที่อยู่ - ศิลปวัฒนธรรม']
      """
      if not text or not isinstance(text, str):
          return []
      sents = []
  
      if engine == DEFAULT_SUMMARIZE_ENGINE:
          sents = FrequencySummarizer().summarize(text, n, tokenizer)
      elif engine.startswith('mt5-') or engine == "mt5":
          size = engine.replace('mt5-', '')
          from .mt5 import mT5Summarizer
          sents = mT5Summarizer(model_size=size).summarize(text)
      else:  # if engine not found, return first n sentences
          sents = sent_tokenize(text, engine="whitespace+newline")[:n]
  
      return sents
  