readme: ---
  language: fa
  tags:
  - paraphrasing
  datasets:
  - tapaco
  widget:
  - text: "این یک مقالهٔ خرد آلمان است. می‌توانید با گسترش آن به ویکی‌پدیا کمک کنید."
  - text: "برای خرید یک کتاب باید از فروشگاه اینترنتی استفاده کنید."
  
  ---
  
  # Persian-t5-paraphraser
  
  This is a paraphrasing model for the Persian language. It is based on [the monolingual T5 model for Persian.](https://huggingface.co/Ahmad/parsT5-base)
  
  ## Usage
  
  ```python
  
  >>> pip install transformers
  >>> from transformers import (T5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer, pipeline)
  >>> import torch
  
  model_path = 'erfan226/persian-t5-paraphraser'
  model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_path)
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
  pipe = pipeline(task='text2text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
  
  def paraphrase(text):
    for j in range(5):
      out = pipe(text, encoder_no_repeat_ngram_size=5, do_sample=True, num_beams=5, max_length=128)[0]['generated_text']
      print("Paraphrase:", out)
  
  text = "این یک مقالهٔ خرد آلمان است. می‌توانید با گسترش آن به ویکی‌پدیا کمک کنید."
  print("Original:", text)
  paraphrase(text)
  
  # Original: این یک مقالهٔ خرد آلمان است. می‌توانید با گسترش آن به ویکی‌پدیا کمک کنید.
  # Paraphrase: این یک مقالهٔ کوچک است.
  # Paraphrase: این یک مقالهٔ کوچک است.
  # Paraphrase: شما می توانید با گسترش این مقاله، به کسب و کار خود کمک کنید.
  # Paraphrase: می توانید با گسترش این مقالهٔ خرد آلمان کمک کنید.
  # Paraphrase: شما می توانید با گسترش این مقالهٔ خرد، به گسترش آن کمک کنید.
  
  ```
  
  ## Training data
  This model was trained on the Persian subset of the [Tapaco dataset](https://huggingface.co/datasets/tapaco). It should be noted that this model was trained on a very small dataset and therefore the performance might not be as expected, for now.