# mT5-base fine-tuned for News article Summarisation ✏️🧾

[Google's mT5](https://aclanthology.org/2021.naacl-main.41/) for **summarisation** downstream task.

# Model summary
This repository contains a model for Danish abstractive summarisation of news articles. The summariser is based on a language-specific mT5-base, where the vocabulary is condensed to include tokens used in Danish and English. The model is fine-tuned using an abstractive subset of the DaNewsroom dataset (Varab & Schluter, 2020), according to the binned density categories employed in Newsroom (Grusky et al., 2019).

# References
Grusky, M., Naaman, M., & Artzi, Y. (2018). Newsroom: A Dataset of 1.3 Million Summaries with Diverse Extractive Strategies. ArXiv:1804.11283 [Cs]. http://arxiv.org/abs/1804.11283

Varab, D., & Schluter, N. (2020). DaNewsroom: A Large-scale Danish Summarisation Dataset. Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, 6731–6739. https://aclanthology.org/2020.lrec-1.831


{"language": ["da"], "tags": ["summarization"], "widget": [{"text": "De strejkende SAS-piloter melder sig nu klar til g\u00f8re en undtagelse fra strejken for at hente strandede charterg\u00e6ster hjem fra flere ferieomr\u00e5der.\nUndtagelsen skal g\u00e6lde nogle uger frem, men piloterne vil under ingen omst\u00e6ndigheder have nye g\u00e6ster med sig ned til de samme destinationer.\nDet skriver SAS Pilot Group i en pressemeddelelse.\n- Vi forst\u00e5r, at det er uundg\u00e5eligt, at vores passagerer bliver ramt af strejken. Men vi piloter er altid fokuseret p\u00e5 at opf\u00f8re os ansvarligt med passagersikkerheden som h\u00f8jeste prioritet, siger Martin Lindgren, der er formand for SAS Pilot Group i Norden.\nMen for at hj\u00e6lpe strandede g\u00e6ster kr\u00e6ver de strejkende piloter samtidig, at SAS' tr\u00e6kker sin lockout af piloterne tilbage.\nSamtidig ser SAS Pilot Group det som en foruds\u00e6tning, at SAS ikke f\u00e5r hj\u00e6lp fra andre flyselskaber til at flyve nye passagerer til de samme destinationer, som piloterne tilbyder at flyve g\u00e6ster hjem fra, skriver fagforeningen.", "example_title": "Example 1"}, {"text": "Mere end 21.000 krigsforbrydelser. S\u00e5 mange efterforsker de ukrainske myndigheder lige nu if\u00f8lge den ukrainske rigsadvokat, Iryna Venediktova.\nHun oplyser til britiske BBC, at der bliver anmeldt mellem 200 og 300 nye sager om dagen.\nForbrydelserne er if\u00f8lge Venediktova sv\u00e6re at efterforske, fordi det kan v\u00e6re vanskeligt at komme frem til de relevante omr\u00e5der og mennesker.\nMen hun understreger overfor BBC, at russiske soldater, der har dr\u00e6bt, tortureret eller voldtaget civile, b\u00f8r forst\u00e5, at det kun er et sp\u00f8rgsm\u00e5l om tid, f\u00f8r de alle vil komme for retten.\nRusland er blevet anklaget for en lang r\u00e6kke krigsforbrydelser, siden landet invaderede Ukraine den 24. februar, men afviser alle anklager.", "example_title": "Example 2"}, {"text": "Det nye studie Cognitive Science p\u00e5 Aarhus Universitet, som i \u00e5r havde \u00d8stjyllands h\u00f8jeste adgangskrav p\u00e5 11,7 i karaktergennemsnit, udkl\u00e6kker det f\u00f8rste hold bachelorer til sommer.\nMen n\u00e5r de skal l\u00e6se videre p\u00e5 kandidaten m\u00e5 de til udlandet, hvis ikke de vil skifte til et andet fag. Aarhus Universitet kan nemlig ikke n\u00e5 at oprette en kandidat i Cognitive Science til n\u00e6ste sommer, hvor det f\u00f8rste hold bachelorer er f\u00e6rdige.\nDet rammer blandt andre Julie Sohn, der startede p\u00e5 uddannelsen i sommeren 2015, og derfor kun mangler et \u00e5r, f\u00f8r hun er bachelor.\n- Jeg synes, at det er \u00e6rgerligt, at vi som nye studerende p\u00e5 et popul\u00e6rt studie ikke kan tage en kandidat i Danmark, siger hun.\nBacheloruddannelsen i Cognitive Science blev oprettet af Aarhus Universitet i 2015, og uddannelsen kombinerer viden om menneskelig adf\u00e6rd med avanceret statistik. Da der endnu ikke er oprettet en kandidatuddannelse indenfor dette omr\u00e5de, har Julie Sohn i stedet mulighed for at l\u00e6se en kandidatgrad i for eksempel informationsvidenskab.\nHun vil dog hellere forts\u00e6tte p\u00e5 Cognitive Science, og derfor overvejer hun nu at l\u00e6se videre i udlandet.\n- Det ser ud til, at det er den eneste mulighed, hvis man gerne vil l\u00e6se videre p\u00e5 noget, der faktisk passer ind til vores studie, siger hun.\nNye regler giver forsinkelse P\u00e5 Aarhus Universitet havde man h\u00e5bet p\u00e5 at have kandidatuddannelsen klar, n\u00e5r det f\u00f8rste hold bachelorer bliver f\u00e6rdige til sommer. Arbejdet er dog blevet forsinket, fordi der er kommet nye regler for, hvorn\u00e5r man m\u00e5 oprette en uddannelse, fort\u00e6ller Niels Lehmann, prodekan p\u00e5 fakultetet Arts, som Cognitive Science h\u00f8rer under.\nDet er nogle meget dygtige studerende, der kommer ind p\u00e5 uddannelsen, og det er klart, at de i et vist omfang vil orientere sig mod udlandet, hvor man s\u00e5 kan forestille sig, at de bider sig fast. NIELS LEHMANN, PRODEKAN, AARHUS UNIVERSITET Tidligere skulle Danmarks Akkrediteringsinstitution se alle nye uddannelser efter i s\u00f8mmene for at sikre, at kvaliteten var i orden. Nu skal uddannelsesinstitutionerne selv st\u00e5 for det kvalitetstjek.\nMen det tjek har Aarhus Universitet endnu ikke f\u00e5et gr\u00f8nt lys til selv at udf\u00f8re, fort\u00e6ller prodekanen.\n- Vi ville meget gerne have kunnet n\u00e5 at f\u00e5 et udbud p\u00e5 kandidaten i gang i 2018, men s\u00e5 l\u00e6nge man er under institutionsakkreditering, s\u00e5 kan man ikke ans\u00f8ge om nye uddannelser, siger han.\nDet er endnu usikkert, hvorn\u00e5r Aarhus Universitet kan oprette kandidaten i Cognitive Science. Hvis de f\u00e5r alle de n\u00f8dvendige godkendelser, kan den tidligst v\u00e6re klar i 2019.\nProdekan Niels Lehmann frygter, at Danmark kommer til at miste nogle af landets skarpeste studerende, hvis de er n\u00f8dt til at rejse til udlandet for at g\u00f8re deres uddannelse f\u00e6rdig.\n- Det er nogle meget, meget dygtige studerende, der kommer ind p\u00e5 denne uddannelse, og det er klart, at de i et vist omfang vil orientere sig mod udlandet, hvor man s\u00e5 kan forestille sig, at de bider sig fast, siger han.\nHos Danmarks Akkrediteringsinstitution forst\u00e5r man godt, at universitets ansatte og studenrede \u00e6rgrer sig.\n- Jeg kan godt forst\u00e5, at Aarhus Universitet \u00e6rgrer sig over, at det tr\u00e6kker ud, og at der g\u00e5r noget tid, f\u00f8r man f\u00e5r mulighed for at oprette nye uddannelser, og at man ikke har f\u00e5et den genvej til at oprette nye uddannelser, som ville v\u00e6re fuldt med, hvis man havde opn\u00e5et en positiv institutionsakkreditering, siger kommunikationsansvarlig Daniel Sebastian Larsen.\nI \u00e5r var Cognitive Science i Aarhus den uddannelse i Danmark, der havde det fjerde h\u00f8jeste karakterkrav - det h\u00f8jeste var 'AP Graduate in Marketing Management' p\u00e5 Erhvervsakademi Sj\u00e6lland med et krav p\u00e5 12,3.", "example_title": "Example 3"}]}
transformers pytorch safetensors mt5 text2text-generation summarization da arxiv:1804.11283 autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #mt5 #text2text-generation #summarization #da #arxiv-1804.11283 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 

# mT5-base fine-tuned for News article Summarisation ️

Google's mT5 for summarisation downstream task.

# Model summary
This repository contains a model for Danish abstractive summarisation of news articles. The summariser is based on a language-specific mT5-base, where the vocabulary is condensed to include tokens used in Danish and English. The model is fine-tuned using an abstractive subset of the DaNewsroom dataset (Varab & Schluter, 2020), according to the binned density categories employed in Newsroom (Grusky et al., 2019).

# References
Grusky, M., Naaman, M., & Artzi, Y. (2018). Newsroom: A Dataset of 1.3 Million Summaries with Diverse Extractive Strategies. ArXiv:1804.11283 [Cs]. URL

Varab, D., & Schluter, N. (2020). DaNewsroom: A Large-scale Danish Summarisation Dataset. Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, 6731–6739. URL


# mT5-base fine-tuned for News article Summarisation ️

Google's mT5 for summarisation downstream task. # Model summary
This repository contains a model for Danish abstractive summarisation of news articles. The summariser is based on a language-specific mT5-base, where the vocabulary is condensed to include tokens used in Danish and English. The model is fine-tuned using an abstractive subset of the DaNewsroom dataset (Varab & Schluter, 2020), according to the binned density categories employed in Newsroom (Grusky et al., 2019). # References
Grusky, M., Naaman, M., & Artzi, Y. (2018). Newsroom: A Dataset of 1.3 Million Summaries with Diverse Extractive Strategies. ArXiv:1804.11283 [Cs]. URL

Varab, D., & Schluter, N. (2020). DaNewsroom: A Large-scale Danish Summarisation Dataset. Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, 6731–6739. URL
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #mt5 #text2text-generation #summarization #da #arxiv-1804.11283 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
 # mT5-base fine-tuned for News article Summarisation ️

Google's mT5 for summarisation downstream task. # Model summary
This repository contains a model for Danish abstractive summarisation of news articles. The summariser is based on a language-specific mT5-base, where the vocabulary is condensed to include tokens used in Danish and English. The model is fine-tuned using an abstractive subset of the DaNewsroom dataset (Varab & Schluter, 2020), according to the binned density categories employed in Newsroom (Grusky et al., 2019). # References
Grusky, M., Naaman, M., & Artzi, Y. (2018). Newsroom: A Dataset of 1.3 Million Summaries with Diverse Extractive Strategies. ArXiv:1804.11283 [Cs]. URL

Varab, D., & Schluter, N. (2020). DaNewsroom: A Large-scale Danish Summarisation Dataset. Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, 6731–6739. URL
passage: TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #mt5 #text2text-generation #summarization #da #arxiv-1804.11283 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
# mT5-base fine-tuned for News article Summarisation ️

Google's mT5 for summarisation downstream task.# Model summary
This repository contains a model for Danish abstractive summarisation of news articles. The summariser is based on a language-specific mT5-base, where the vocabulary is condensed to include tokens used in Danish and English. The model is fine-tuned using an abstractive subset of the DaNewsroom dataset (Varab & Schluter, 2020), according to the binned density categories employed in Newsroom (Grusky et al., 2019).# References
Grusky, M., Naaman, M., & Artzi, Y. (2018). Newsroom: A Dataset of 1.3 Million Summaries with Diverse Extractive Strategies. ArXiv:1804.11283 [Cs]. URL

Varab, D., & Schluter, N. (2020). DaNewsroom: A Large-scale Danish Summarisation Dataset. Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, 6731–6739. URL