transformers pytorch mt5 text2text-generation summarization fa dataset:pn_summary dataset:csebuetnlp/xlsum license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
datasets:
- pn_summary
- csebuetnlp/xlsum
language: fa
license: mit
metrics:
- bleu
- rouge
- bertscore
tags:
- summarization
widget:
- text: "به گزارش شانا به نقل از شرکت پالایش گاز شهید هاشمی نژاد، جمعی از کارشناسان\n\
    این پالایشگاه با هدف معرفی محصول کود گوگرد بنتونیتی به کشاورزان در\nشانزدهمین\
    \ نمایشگاه تخصصی کشاورزی، دام، طیور، ماشین آلات و صنایع وابسته در\nاردبیل حضور\
    \ پیدا کردند و به معرفی دستاوردهای این شرکت پرداختند. بر اساس\nاین گزارش، دشت\
    \ مغان قطب کشاورزی در منطقه اردبیل است و بیش از ۸۵ هزار هکتار\nزمین کشاورزی دارد\
    \ که همه آنها نیاز به استفاده از کود گوگرد بنتونیتی دارند،\nبه همین دلیل، کارشناسان\
    \ پالایشگاه گاز هاشمی نژاد در راستای توسعه بازار و\nمعرفی محصولات جانبی پالایشگاه\
    \ (کود گوگرد بنتونیتی) به بازار داخلی در این\nنمایشگاه حضور یافتند. شرکت در این\
    \ نمایشگاه سبب شد تعداد زیادی از بازرگانان\nایرانی فعال در حوزه گوگرد ضمن دیدار\
    \ از غرفه شرکت پالایش گاز شهید هاشمی\nنژاد خواستار خرید محصول کود گوگرد بنتونیتی\
    \ این مجتمع گازی شوند. شرکت\nپالایش گاز شهید هاشمی نژاد در کنار رسالت اصلی خود\
    \ مبنی بر تامین گاز\nمشترکان شمال و شمال شرق کشور، محصولات جانبی ارزشمند مانند\
    \ گوگرد را تولید\nمی کند، به گونه ای که اکنون با تولید روزانه بیش از ۲ هزار تن\
    \ گوگرد مذاب،\nتولید روزانه ۶۰۰ تن گوگرد بنتونیتی (مطابق نیاز بازار) و تولید سالانه\
    \ بیش\nاز ۲۰ هزار تن گوگرد بنتونیتی، بزرگ ترین تولیدکننده گوگرد در کشور است. کود\n\
    گوگرد بنتونیتی نیز در راستای ارتقای کیفی خاک و تامین عناصر مورد نیاز رشد\nگیاهان\
    \ تاثیری بسزا در بازده تولید محصولات کشاورزی دارد. کود گوگرد بنتونیتی\nتولیدی\
    \ پالایشگاه هاشمی نژاد، با استانداردهای جهانی تولید شده و جایگاه خود\nرا در بازارهای\
    \ داخلی و خارجی کسب کرده است. مطابق برنامه ریزی های انجام شده\nو بررسی روند رو\
    \ به رشد مصرف این کود در بازار، پیش بینی می شود میزان مصرف\nکود گوگرد بنتونیتی\
    \ تا پنج سال آینده به ۱۰۰ هزار تن در سال برسد.\t\n"
  example_title: Example 1
---


# mT5 Persian Summary

This model is fine-tuned to generate summaries based on the input provided. It has been fine-tuned on a wide range of Persian news data, including [BBC news](https://huggingface.co/datasets/csebuetnlp/xlsum) and [pn_summary](https://huggingface.co/datasets/pn_summary).

## Usage

```python
from transformers import  AutoModelForSeq2SeqLM, MT5Tokenizer

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('nafisehNik/mt5-persian-summary')

tokenizer = MT5Tokenizer.from_pretrained("nafisehNik/mt5-persian-summary")


# method for summary generation, using the global model and tokenizer
def generate_summary(model, abstract, num_beams = 2, repetition_penalty = 1.0,
                    length_penalty = 2.0, early_stopping = True, max_output_length = 120):
    source_encoding=tokenizer(abstract, max_length=1000, padding="max_length", truncation=True, return_attention_mask=True, add_special_tokens=True, return_tensors="pt")

    generated_ids=model.generate(
        input_ids=source_encoding["input_ids"],
        attention_mask=source_encoding["attention_mask"],
        num_beams=num_beams,
        max_length=max_output_length,
        repetition_penalty=repetition_penalty,
        length_penalty=length_penalty,
        early_stopping=early_stopping,
        use_cache=True
        )

    preds=[tokenizer.decode(gen_id, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True) 
         for gen_id in generated_ids]

    return "".join(preds)

text = "YOUR INPUT TEXT"
result = generate_summary(model=model, abstract=text, num_beams=2, max_output_length=120)
```


## Citation

If you find this model useful, make a link to the huggingface model.