
# Résumé automatique d'article de presses

Ce modèles est basé sur le modèle [`facebook/mbart-large-50`](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-50) et été fine-tuné en utilisant des articles de presse issus de la base de données MLSUM. L'hypothèse à été faite que les chapeaux des articles faisaient de bon résumés de référence. 

## Entrainement

Nous avons testé deux architecture de modèles (T5 et BART) avec des textes en entrée de 512 ou 1024 tokens. Finallement c'est le modèle BART avec 512 tokens qui à été retenu.

Il a été entrainé sur 2 epochs (~700K articles) sur une Tesla V100 (32 heures d'entrainement).

## Résultats 

![Score de novelty](assets/novelty.png)  

Nous avons comparé notre modèle (`mbart-large-512-full` sur le graphique) à deux références:
 * MBERT qui correspond aux performances du modèle entrainé par l'équipe à l'origine de la base d'articles MLSUM
 * Barthez qui est un autre modèle basé sur des articles de presses issus de la base de données OrangeSum

 On voit que le score de novelty (cf papier MLSUM) de notre modèle n'est pas encore comparable à ces deux références et encore moins à une production humaine néanmoins les résumés générés sont dans l'ensemble de bonne qualité.

## Utilisation

```python
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer
from transformers import SummarizationPipeline

model_name = 'lincoln/mbart-mlsum-automatic-summarization'

loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
loaded_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

nlp = SummarizationPipeline(model=loaded_model, tokenizer=loaded_tokenizer)
nlp("""
« La veille de l’ouverture, je vais faire venir un coach pour les salariés qui reprendront le travail. 
Cela va me coûter 300 euros, mais après des mois d’oisiveté obligatoire, la reprise n’est pas simple. 
Certains sont au chômage partiel depuis mars 2020 », raconte Alain Fontaine, propriétaire du restaurant Le Mesturet, 
dans le quartier de la Bourse, à Paris. Cette date d’ouverture, désormais, il la connaît. Emmanuel Macron a, en effet, 
donné le feu vert pour un premier accueil des clients en terrasse, mercredi 19 mai. M. Fontaine imagine même faire venir un orchestre ce jour-là pour fêter l’événement.  
Il lui reste toutefois à construire sa terrasse. Il pensait que les ouvriers passeraient samedi 1er mai pour l’installer, mais, finalement, le rendez-vous a été décalé. 
Pour l’instant, le tas de bois est entreposé dans la salle de restaurant qui n’a plus accueilli de convives depuis le 29 octobre 2020, 
quand le couperet de la fermeture administrative est tombé.M. Fontaine, président de l’Association française des maîtres restaurateurs, 
ne manquera pas de concurrents prêts à profiter de ce premier temps de réouverture des bars et restaurants. Même si le couvre-feu limite le service à 21 heures. 
D’autant que la Mairie de Paris vient d’annoncer le renouvellement des terrasses éphémères installées en 2020 et leur gratuité jusqu’à la fin de l’été.
""")
```

## Citation

```bibtex
@article{scialom2020mlsum,
      title={MLSUM: The Multilingual Summarization Corpus}, 
      author={Thomas Scialom and Paul-Alexis Dray and Sylvain Lamprier and Benjamin Piwowarski and Jacopo Staiano},
      year={2020},
      eprint={2004.14900},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
```
{"language": ["fr"], "license": "mit", "tags": ["summarization", "mbart", "bart"], "datasets": ["MLSUM"], "pipeline_tag": "summarization", "widget": [{"text": "\u00ab La veille de l\u2019ouverture, je vais faire venir un coach pour les salari\u00e9s qui reprendront le travail. Cela va me co\u00fbter 300 euros, mais apr\u00e8s des mois d\u2019oisivet\u00e9 obligatoire, la reprise n\u2019est pas simple. Certains sont au ch\u00f4mage partiel depuis mars 2020 \u00bb, raconte Alain Fontaine, propri\u00e9taire du restaurant Le Mesturet, dans le quartier de la Bourse, \u00e0 Paris. Cette date d\u2019ouverture, d\u00e9sormais, il la conna\u00eet. Emmanuel Macron a, en effet, donn\u00e9 le feu vert pour un premier accueil des clients en terrasse, mercredi 19 mai. M. Fontaine imagine m\u00eame faire venir un orchestre ce jour-l\u00e0 pour f\u00eater l\u2019\u00e9v\u00e9nement. Il lui reste toutefois \u00e0 construire sa terrasse. Il pensait que les ouvriers passeraient samedi 1er mai pour l\u2019installer, mais, finalement, le rendez-vous a \u00e9t\u00e9 d\u00e9cal\u00e9. Pour l\u2019instant, le tas de bois est entrepos\u00e9 dans la salle de restaurant qui n\u2019a plus accueilli de convives depuis le 29 octobre 2020, quand le couperet de la fermeture administrative est tomb\u00e9.M. Fontaine, pr\u00e9sident de l\u2019Association fran\u00e7aise des ma\u00eetres restaurateurs, ne manquera pas de concurrents pr\u00eats \u00e0 profiter de ce premier temps de r\u00e9ouverture des bars et restaurants. M\u00eame si le couvre-feu limite le service \u00e0 21 heures. D\u2019autant que la Mairie de Paris vient d\u2019annoncer le renouvellement des terrasses \u00e9ph\u00e9m\u00e8res install\u00e9es en 2020 et leur gratuit\u00e9 jusqu\u2019\u00e0 la fin de l\u2019\u00e9t\u00e9."}]}
transformers pytorch tf mbart text2text-generation summarization bart fr dataset:MLSUM arxiv:2004.14900 license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tf #mbart #text2text-generation #summarization #bart #fr #dataset-MLSUM #arxiv-2004.14900 #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 


# Résumé automatique d'article de presses

Ce modèles est basé sur le modèle 'facebook/mbart-large-50' et été fine-tuné en utilisant des articles de presse issus de la base de données MLSUM. L'hypothèse à été faite que les chapeaux des articles faisaient de bon résumés de référence. 

## Entrainement

Nous avons testé deux architecture de modèles (T5 et BART) avec des textes en entrée de 512 ou 1024 tokens. Finallement c'est le modèle BART avec 512 tokens qui à été retenu.

Il a été entrainé sur 2 epochs (~700K articles) sur une Tesla V100 (32 heures d'entrainement).

## Résultats 

!Score de novelty  

Nous avons comparé notre modèle ('mbart-large-512-full' sur le graphique) à deux références:
 * MBERT qui correspond aux performances du modèle entrainé par l'équipe à l'origine de la base d'articles MLSUM
 * Barthez qui est un autre modèle basé sur des articles de presses issus de la base de données OrangeSum

 On voit que le score de novelty (cf papier MLSUM) de notre modèle n'est pas encore comparable à ces deux références et encore moins à une production humaine néanmoins les résumés générés sont dans l'ensemble de bonne qualité.

## Utilisation




# Résumé automatique d'article de presses

Ce modèles est basé sur le modèle 'facebook/mbart-large-50' et été fine-tuné en utilisant des articles de presse issus de la base de données MLSUM. L'hypothèse à été faite que les chapeaux des articles faisaient de bon résumés de référence. ## Entrainement

Nous avons testé deux architecture de modèles (T5 et BART) avec des textes en entrée de 512 ou 1024 tokens. Finallement c'est le modèle BART avec 512 tokens qui à été retenu.

Il a été entrainé sur 2 epochs (~700K articles) sur une Tesla V100 (32 heures d'entrainement). ## Résultats 

!Score de novelty  

Nous avons comparé notre modèle ('mbart-large-512-full' sur le graphique) à deux références:
 * MBERT qui correspond aux performances du modèle entrainé par l'équipe à l'origine de la base d'articles MLSUM
 * Barthez qui est un autre modèle basé sur des articles de presses issus de la base de données OrangeSum

 On voit que le score de novelty (cf papier MLSUM) de notre modèle n'est pas encore comparable à ces deux références et encore moins à une production humaine néanmoins les résumés générés sont dans l'ensemble de bonne qualité. ## Utilisation
TAGS
#transformers #pytorch #tf #mbart #text2text-generation #summarization #bart #fr #dataset-MLSUM #arxiv-2004.14900 #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # Résumé automatique d'article de presses

Ce modèles est basé sur le modèle 'facebook/mbart-large-50' et été fine-tuné en utilisant des articles de presse issus de la base de données MLSUM. L'hypothèse à été faite que les chapeaux des articles faisaient de bon résumés de référence. ## Entrainement

Nous avons testé deux architecture de modèles (T5 et BART) avec des textes en entrée de 512 ou 1024 tokens. Finallement c'est le modèle BART avec 512 tokens qui à été retenu.

Il a été entrainé sur 2 epochs (~700K articles) sur une Tesla V100 (32 heures d'entrainement). ## Résultats 

!Score de novelty  

Nous avons comparé notre modèle ('mbart-large-512-full' sur le graphique) à deux références:
 * MBERT qui correspond aux performances du modèle entrainé par l'équipe à l'origine de la base d'articles MLSUM
 * Barthez qui est un autre modèle basé sur des articles de presses issus de la base de données OrangeSum

 On voit que le score de novelty (cf papier MLSUM) de notre modèle n'est pas encore comparable à ces deux références et encore moins à une production humaine néanmoins les résumés générés sont dans l'ensemble de bonne qualité. ## Utilisation
passage: TAGS
#transformers #pytorch #tf #mbart #text2text-generation #summarization #bart #fr #dataset-MLSUM #arxiv-2004.14900 #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
# Résumé automatique d'article de presses

Ce modèles est basé sur le modèle 'facebook/mbart-large-50' et été fine-tuné en utilisant des articles de presse issus de la base de données MLSUM. L'hypothèse à été faite que les chapeaux des articles faisaient de bon résumés de référence.## Entrainement

Nous avons testé deux architecture de modèles (T5 et BART) avec des textes en entrée de 512 ou 1024 tokens. Finallement c'est le modèle BART avec 512 tokens qui à été retenu.

Il a été entrainé sur 2 epochs (~700K articles) sur une Tesla V100 (32 heures d'entrainement).## Résultats 

!Score de novelty  

Nous avons comparé notre modèle ('mbart-large-512-full' sur le graphique) à deux références:
 * MBERT qui correspond aux performances du modèle entrainé par l'équipe à l'origine de la base d'articles MLSUM
 * Barthez qui est un autre modèle basé sur des articles de presses issus de la base de données OrangeSum

 On voit que le score de novelty (cf papier MLSUM) de notre modèle n'est pas encore comparable à ces deux références et encore moins à une production humaine néanmoins les résumés générés sont dans l'ensemble de bonne qualité.## Utilisation