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  - Italian
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    - text: "Nel 1924 la scrittrice Virginia Woolf affrontò nel saggio Mr Bennett e Mrs Brown il tema della costruzione e della struttura del romanzo, genere all’epoca considerato in declino a causa dell’incapacità degli autori e delle autrici di creare personaggi realistici. Woolf raccontò di aver a lungo osservato, durante un viaggio in treno da Richmond a Waterloo, una signora di oltre 60 anni seduta davanti a lei, chiamata signora Brown. Ne rimase affascinata, per la capacità di quella figura di evocare storie possibili e fare da spunto per un romanzo: «tutti i romanzi cominciano con una vecchia signora seduta in un angolo». Immagini come quella della signora Brown, secondo Woolf, «costringono qualcuno a cominciare, quasi automaticamente, a scrivere un romanzo». Nel saggio Woolf provò ad analizzare le tecniche narrative utilizzate da tre noti scrittori inglesi dell’epoca – H. G. Wells, John Galsworthy e Arnold Bennett – per comprendere perché le convenzioni stilistiche dell’Ottocento risultassero ormai inadatte alla descrizione dei «caratteri» umani degli anni Venti. In un lungo e commentato articolo del New Yorker, la critica letteraria e giornalista Parul Sehgal, a lungo caporedattrice dell’inserto culturale del New York Times dedicato alle recensioni di libri, ha provato a compiere un esercizio simile a quello di Woolf, chiedendosi come gli autori e le autrici di oggi tratterebbero la signora Brown. E ha immaginato che probabilmente quella figura non eserciterebbe su di loro una curiosità e un fascino legati alla sua incompletezza e al suo aspetto misterioso, ma con ogni probabilità trasmetterebbe loro l’indistinta e generica impressione di aver subìto un trauma."
      example_title: "Virginia Woolf"
    - text: "I lavori di ristrutturazione dell’interno della cattedrale di Notre-Dame a Parigi, seguiti al grande incendio che nel 2019 bruciò la guglia e buona parte del tetto, sono da settimane al centro di un acceso dibattito sui giornali francesi per via di alcune proposte di rinnovamento degli interni che hanno suscitato critiche e allarmi tra esperti e opinionisti conservatori. Il progetto ha ricevuto una prima approvazione dalla commissione nazionale competente, ma dovrà ancora essere soggetto a varie revisioni e ratifiche che coinvolgeranno tecnici e politici locali e nazionali, fino al presidente Emmanuel Macron. Ma le modifiche previste al sistema di viabilità per i visitatori, all’illuminazione, ai posti a sedere e alle opere d’arte che si vorrebbero esporre hanno portato alcuni critici a parlare di «parco a tema woke» e «Disneyland del politicamente corretto»."
      example_title: "Notre-Dame"
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  # text2tags
  
  The model has been trained on a collection of 28k news articles with tags. Its purpose is to create tags suitable for the given article. We can use this model also for information-retrieval purposes (GenQ), fine-tuning sentence-transformers for asymmetric semantic search. 
  
  <p align="center">
      <img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/1/1a/Pieter_Bruegel_d._%C3%84._066.jpg" width="600"> </br>
      Pieter Bruegel the Elder, The Fight Between Carnival and Lent, 1559
  </p>
  
  ### Usage 
  
  Sample code with an article from IlPost:
  
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
  
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("efederici/text2tags")
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("efederici/text2tags")
  
  article = '''
  Da bambino era preoccupato che al mondo non ci fosse più nulla da scoprire. Ma i suoi stessi studi gli avrebbero dato torto: insieme a James Watson, nel 1953 Francis Crick strutturò il primo modello di DNA, la lunga sequenza di codici che identifica ogni essere vivente, rendendolo unico e diverso da tutti gli altri. 
  La scoperta gli valse il Nobel per la Medicina. È uscita in queste settimane per Codice la sua biografia, Francis Crick — Lo scopritore del DNA, scritta da Matt Ridley, che racconta vita e scienza dell'uomo che capì perché siamo fatti così.
  '''
  
  def tag(text: str):
      """ Generates tags from given text """
      text = text.strip().replace('\n', '')
      text = 'summarize: ' + text
      tokenized_text = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt")
  
      tags_ids = model.generate(tokenized_text,
                                          num_beams=4,
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      output = tokenizer.decode(tags_ids[0], skip_special_tokens=True)
      return output.split(', ')
  
  tags = tag(article)
  print(tags)
  ```
  
  ## Longer documents
  
  Assuming paragraphs are divided by: '\n\n'.
  
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
  import itertools
  import re 
  
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("efederici/text2tags")
  tokenizer 