readme: 
  ---
  language: Cszech   
  tags:
  - summarization Cszech model
  datasets:
  - jrc-acquis
  widget:
  - text: "(2006/C 67/15) (Text s významem pro EHP) Dne 10. března 2006 se Komise rozhodla nevznést námitky proti výše uvedenému spojení a prohlásit ho za slučitelné se společným trhem. Toto rozhodnutí je založeno na čl. 6 odst. 1 písm. b) nařízení Rady (ES) č. 139/2004. Celý text rozhodnutí je přístupný pouze v angličtině a bude uveřejněn poté, co bude zbaven obchodního tajemství, které může případně obsahovat. Text bude dosažitelný: - na webové stránce Europa – hospodářská soutěž (http://europa.eu.int/comm/competition/mergers/cases/). Tato webová stránka umožňuje vyhledat jednotlivá rozhodnutí o spojení, a to včetně společnosti, čísla případu, data a indexu odvětví hospodářství. - v elektronické podobě na webové stránce EUR-Lex, pod dokumentem č. 32006M4093. EUR-Lex umožňuje přístup k Evropskému právu přes Internet. (http://europa.eu.int/eur-lex/lex) -------------------------------------------------- "
  
  ---
  
  # legal_t5_small_summ_cs model
  
  Model for Summarization of legal text written in Cszech. It was first released in
  [this repository](https://github.com/agemagician/LegalTrans). This model is trained on three parallel corpus from jrc-acquis.
  
  
  ## Model description
  
  legal_t5_small_summ_cs is based on the `t5-small` model and was trained on a large corpus of parallel text. This is a smaller model, which scales the baseline model of t5 down by using `dmodel = 512`, `dff = 2,048`, 8-headed attention, and only 6 layers each in the encoder and decoder. This variant has about 60 million parameters.
  
  ## Intended uses & limitations
  
  The model could be used for summarization of legal texts written in Cszech.
  
  ### How to use
  
  Here is how to use this model to summarize legal text written in Cszech in PyTorch:
  
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, TranslationPipeline
  
  pipeline = TranslationPipeline(
  model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained("SEBIS/legal_t5_small_summ_cs"),
  tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path = "SEBIS/legal_t5_small_summ_cs", do_lower_case=False, 
                                              skip_special_tokens=True),
      device=0
  )
  
  cs_text = "(2006/C 67/15) (Text s významem pro EHP) Dne 10. března 2006 se Komise rozhodla nevznést námitky proti výše uvedenému spojení a prohlásit ho za slučitelné se společným trhem. Toto rozhodnutí je založeno na čl. 6 odst. 1 písm. b) nařízení Rady (ES) č. 139/2004. Celý text rozhodnutí je přístupný pouze v angličtině a bude uveřejněn poté, co bude zbaven obchodního tajemství, které může případně obsahovat. Text bude dosažitelný: - na webové stránce Europa – hospodářská soutěž (http://europa.eu.int/comm/competition/mergers/cases/). Tato webová stránka umožňuje vyhledat jednotlivá rozhodnutí o spojení, a to včetně společnosti, čísla případu, data a indexu odvětví hospodářství. - v elektronické podobě na webové stránce EUR-Lex, pod dokumentem č. 32006M4093. EUR-Lex umožňuje přístup k Evropskému právu přes Internet. (http://europa.eu.int/eur-lex/lex) -------------------------------------------------- "
  
  pipeline([cs_text], max_length=512)
  ```
  
  ## Training data
  
  The legal_t5_small_summ_cs model was trained on [JRC-ACQUIS](https://wt-public.emm4u.eu/Acquis/index_2.2.html) dataset consisting of 18 Thousand texts.
  
  ## Training procedure
  
  The model was trained on a single TPU Pod V3-8 for 250K steps in total, using sequence length 512 (batch size 64). It has a total of approximately 220M parameters and was trained using the encoder-decoder architecture. The optimizer used is AdaFactor with inverse square root learning rate schedule for pre-training.
  ### Preprocessing
  
  An unigram model trained with 88M lines of text from the parallel corpus (of all possible language pairs) to get the vocabulary (with byte pair encoding), which is used with this model.
  
  ### Pretraining
  
  
  
  ## Evaluation results
  
  When the model is used for classification test dataset, achieves the following results:
  
  Test results :
  
  | Model | Rouge1  | Rouge2 | Rouge Lsum |
  |:-----:|:-----:|:-----:|:-----:|
  |   legal_t5_small_summ_cs | 75.86|65.82 |74.95|
  
  
  ### BibTeX entry and citation info
  
  > Created by [Ahmed Elnaggar/@Elnaggar_AI](https://twitter.com/Elnaggar_AI) | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/prof-ahmed-elnaggar/)
  