readme: ---
  language: "ja"
  widget:
  - text: "請求項 <extra_id_0>"
  license: "mit"
  tags:
  - Summarization
  - japanese
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  Google's mt5-base fine-tuned in Japanese to summarize patent claims in a limited Pharmaceutical domain.
  
  # 日本語特許請求項要約（医薬特定ドメイン限定）
  
  - """【請求項１】
    ヒトＣＤ３８（配列番号１）及びカニクイザルＣＤ３８（配列番号２）に特異的に結合する単離された抗体であって、
  ａ）以下を含む重鎖可変領域：
    ｉ）配列番号３を含む第１のＣＤＲ；
    ｉｉ）配列番号４を含む第２のＣＤＲ；
    ｉｉｉ）配列番号５を含む第３のＣＤＲ；及び
  ｂ）以下を含む軽鎖可変領域：
    ｉ）配列番号６を含む第１のＣＤＲ；
    ｉｉ）配列番号７を含む第２のＣＤＲ；
    ｉｉｉ）配列番号８を含む第３のＣＤＲ；
  を含む、抗体。(請求項２～１９省略)【請求項２０】
    前記自己免疫疾患が、関節リウマチ、全身性エリテマトーデス、炎症性腸疾患、潰瘍性大腸炎及び移植片対宿主病からなる群から選択される、請求項１９記載の方法。
  """
  - →"本発明は、ヒトCD38タンパク質(配列番号0)及びカニクイザルCD38(配列番号2)に特異的に結合する抗体に関する。本発明はまた、ヒトCD38タンパク質(配列番号0)及びカニクイザルCD38(配列番号2)に特異的に結合する抗体を、それを必要とする患者に投与することを含む、自己免疫疾患の治療方法に関する。"
  
  - "-small" has been trained on 20,000 text pairs only. 
  - dataset: ＊
  - prefix: "patent claim summarization: "　（notice: single task trained.)
  - 特定ドメインの2万テキストを用いて要約モデルを作成するとこの程度ですよ，とのお気持ちとして．
  - 注意： Hosted inference APIでは要約の一部しか出力されません．使用する際には，Use in Transformersのコードをご自身の環境で実行されることをおすすめします．
  
  # 参考
  
  - https://huggingface.co/blog/how-to-generate
  - 前処理が最適ではなかった。修正する。
  - 任意に上位概念・下位概念と変換できるようprefixを追加する。
  - 任意のテーマに沿った要約とできるようprefixを追加する。
  - prefixを追加せずとも、ある程度任意のテーマに沿った要約とすることは可能。請求項の構造を利用する、任意のテーマに沿っているか判定するモデルを用い生成を補正するなど。
  
  **check in progress**
  
  ## Licenese
  - The MIT license