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license: cc-by-nc-sa-4.0
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4 |
+
datasets:
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5 |
+
- Iker/NoticIA
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6 |
+
language:
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7 |
+
- es
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8 |
+
metrics:
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9 |
+
- rouge
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10 |
+
library_name: transformers
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11 |
+
pipeline_tag: text-generation
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12 |
+
tags:
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13 |
+
- clickbait
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14 |
+
- noticia
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15 |
+
- spanish
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16 |
+
- summary
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17 |
+
- summarization
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18 |
+
widget:
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19 |
+
- example_title: Hermes 2 Pro
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20 |
+
messages:
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+
- role: user
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22 |
+
content: "Ahora eres una Inteligencia Artificial experta en desmontar titulares
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23 |
+
sensacionalistas o clickbait. Tu tarea consiste en analizar noticias
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24 |
+
con titulares sensacionalistas y generar un resumen de una sola frase
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25 |
+
que revele la verdad detrás del titular.\\nEste es el titular de la
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26 |
+
noticia: Le compra un abrigo a su abuela de 97 años y la reacción de
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27 |
+
esta es una fantasía\\nEl titular plantea una pregunta o proporciona
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28 |
+
información incompleta. Debes buscar en el cuerpo de la noticia una
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29 |
+
frase que responda lo que se sugiere en el título. Siempre que puedas
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30 |
+
cita el texto original, especialmente si se trata de una frase que
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31 |
+
alguien ha dicho. Si citas una frase que alguien ha dicho, usa
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32 |
+
comillas para indicar que es una cita. Usa siempre las mínimas
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33 |
+
palabras posibles. No es necesario que la respuesta sea una oración
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34 |
+
completa. Puede ser sólo el foco de la pregunta. Recuerda responder
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35 |
+
siempre en Español.\\nEste es el cuerpo de la noticia:\\nLa usuaria de
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36 |
+
X @Kokreta1 ha relatado la conversación que ha tenido con su abuela de
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37 |
+
97 años cuando le ha dado el abrigo que le ha comprado para su
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38 |
+
cumpleaños.\\nTeniendo en cuenta la avanzada edad de la señora, la
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39 |
+
tuitera le ha regalado una prenda acorde a sus años, algo con lo que
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40 |
+
su yaya no ha estado de acuerdo.\\nEl abrigo es de vieja, ha opinado
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41 |
+
la mujer cuando lo ha visto. Os juro que soy muy fan. Mañana vamos las
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42 |
+
dos (a por otro). Eso sí, la voy a llevar al Bershka, ha asegurado
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43 |
+
entre risas la joven.\\nSegún la propia cadena de ropa, la cual
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44 |
+
pertenece a Inditex, su público se caracteriza por ser jóvenes
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45 |
+
atrevidos, conocedores de las últimas tendencias e interesados en la
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46 |
+
música, las redes sociales y las nuevas tecnologías, por lo que la
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47 |
+
gente mayor no suele llevar este estilo.\\nLa inusual personalidad de
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48 |
+
la señora ha encantado a los usuarios de la red. Es por eso que el
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49 |
+
relato ha acumulado más de 1.000 me gusta y cerca de 100 retuits,
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50 |
+
además de una multitud de comentarios.\\n"
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51 |
+
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52 |
---
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53 |
+
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54 |
+
<table>
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55 |
+
<tr>
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56 |
+
<td style="width:100%"><img src="https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA/blob/main/assets/head.png?raw=true" align="right" width="100%"> </td>
|
57 |
+
</tr>
|
58 |
+
</table>
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59 |
+
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60 |
+
A model finetuned with the [NoticIA Dataset](https://huggingface.co/datasets/Iker/NoticIA). This model can generate summaries of clickbait headlines
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+
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62 |
+
- 📖 Paper: [Coming soon]()
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63 |
+
- 📓 NoticIA Dataset: [https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA](https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA)
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+
- 💻 Baseline Code: [https://huggingface.co/datasets/Iker/NoticIA](https://huggingface.co/datasets/Iker/NoticIA)
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65 |
+
- 🤖 Pre Trained Models [https://huggingface.co/collections/Iker/noticia-and-clickbaitfighter-65fdb2f80c34d7c063d3e48e](https://huggingface.co/collections/Iker/noticia-and-clickbaitfighter-65fdb2f80c34d7c063d3e48e)
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66 |
+
- 🔌 Online Demo: [https://iker-clickbaitfighter.hf.space/](https://iker-clickbaitfighter.hf.space/)
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67 |
+
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+
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69 |
+
# Usage example:
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70 |
+
```python
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71 |
+
from datasets import load_dataset
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72 |
+
from transformers import pipeline
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73 |
+
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74 |
+
def prompt(
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75 |
+
headline: str,
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76 |
+
body: str,
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+
) -> str:
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78 |
+
"""
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79 |
+
Generate the prompt for the model.
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80 |
+
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81 |
+
Args:
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82 |
+
headline (`str`):
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83 |
+
The headline of the article.
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84 |
+
body (`str`):
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85 |
+
The body of the article.
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86 |
+
Returns:
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87 |
+
`str`: The formatted prompt.
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88 |
+
"""
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89 |
+
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90 |
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return (
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+
f"Ahora eres una Inteligencia Artificial experta en desmontar titulares sensacionalistas o clickbait. "
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+
f"Tu tarea consiste en analizar noticias con titulares sensacionalistas y "
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93 |
+
f"generar un resumen de una sola frase que revele la verdad detrás del titular.\n"
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f"Este es el titular de la noticia: {headline}\n"
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+
f"El titular plantea una pregunta o proporciona información incompleta. "
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96 |
+
f"Debes buscar en el cuerpo de la noticia una frase que responda lo que se sugiere en el título. "
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+
f"Siempre que puedas cita el texto original, especialmente si se trata de una frase que alguien ha dicho. "
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98 |
+
f"Si citas una frase que alguien ha dicho, usa comillas para indicar que es una cita. "
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99 |
+
f"Usa siempre las mínimas palabras posibles. No es necesario que la respuesta sea una oración completa. "
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100 |
+
f"Puede ser sólo el foco de la pregunta. "
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101 |
+
f"Recuerda responder siempre en Español.\n"
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102 |
+
f"Este es el cuerpo de la noticia:\n"
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103 |
+
f"{body}\n"
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)
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+
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dataset = load_dataset("Iker/NoticIA")
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+
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example = dataset["test"][0]
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+
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model_input = prompt(headline=example["web_headline"],body=example["web_text"])
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+
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116 |
+
pipe = pipeline("text-generation", model="Iker/ClickbaitFighter-2B",device_map="auto")
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117 |
+
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118 |
+
summary = pipe(model_input)
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119 |
+
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120 |
+
print(summary)
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121 |
+
```
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122 |
+
|
123 |
+
# Evaluation Results
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124 |
+
<table>
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125 |
+
<tr>
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126 |
+
<td style="width:100%"><img src="https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA/raw/main/results/Results.png" align="right" width="100%"> </td>
|
127 |
+
</tr>
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128 |
+
</table>
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