IT5 Cased Small Efficient EL32 for News Headline Style Transfer (Repubblica to Il Giornale) 🗞️➡️🗞️ 🇮🇹
Shout-out to Stefan Schweter for contributing the pre-trained efficient model!
This repository contains the checkpoint for the IT5 Cased Small Efficient EL32 model fine-tuned on news headline style transfer in the Repubblica to Il Giornale direction on the Italian CHANGE-IT dataset as part of the experiments of the paper IT5: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation by Gabriele Sarti and Malvina Nissim.
Efficient IT5 models differ from the standard ones by adopting a different vocabulary that enables cased text generation and an optimized model architecture to improve performances while reducing parameter count. The Small-EL32 replaces the original encoder from the T5 Small architecture with a 32-layer deep encoder, showing improved performances over the base model.
A comprehensive overview of other released materials is provided in the gsarti/it5 repository. Refer to the paper for additional details concerning the reported scores and the evaluation approach.
Using the model
The model is trained to generate a headline in the style of Il Giornale from the full body of an article written in the style of Repubblica. Model checkpoints are available for usage in Tensorflow, Pytorch and JAX. They can be used directly with pipelines as:
from transformers import pipelines
r2g = pipeline("text2text-generation", model='it5/it5-efficient-small-el32-repubblica-to-ilgiornale')
r2g("Arriva dal Partito nazionalista basco (Pnv) la conferma che i cinque deputati che siedono in parlamento voteranno la sfiducia al governo guidato da Mariano Rajoy. Pochi voti, ma significativi quelli della formazione politica di Aitor Esteban, che interverrà nel pomeriggio. Pur con dimensioni molto ridotte, il partito basco si è trovato a fare da ago della bilancia in aula. E il sostegno alla mozione presentata dai Socialisti potrebbe significare per il primo ministro non trovare quei 176 voti che gli servono per continuare a governare. \" Perché dovrei dimettermi io che per il momento ho la fiducia della Camera e quella che mi è stato data alle urne \", ha detto oggi Rajoy nel suo intervento in aula, mentre procedeva la discussione sulla mozione di sfiducia. Il voto dei baschi ora cambia le carte in tavola e fa crescere ulteriormente la pressione sul premier perché rassegni le sue dimissioni. La sfiducia al premier, o un'eventuale scelta di dimettersi, porterebbe alle estreme conseguenze lo scandalo per corruzione che ha investito il Partito popolare. Ma per ora sembra pensare a tutt'altro. \"Non ha intenzione di dimettersi - ha detto il segretario generale del Partito popolare , María Dolores de Cospedal - Non gioverebbe all'interesse generale o agli interessi del Pp\".")
>>> [{"generated_text": "il nazionalista rajoy: 'voteremo la sfiducia'"}]
or loaded using autoclasses:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("it5/it5-efficient-small-el32-repubblica-to-ilgiornale")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("it5/it5-efficient-small-el32-repubblica-to-ilgiornale")
If you use this model in your research, please cite our work as:
@article{sarti-nissim-2022-it5,
title={{IT5}: Large-scale Text-to-text Pretraining for Italian Language Understanding and Generation},
author={Sarti, Gabriele and Nissim, Malvina},
journal={ArXiv preprint 2203.03759},
url={https://arxiv.org/abs/2203.03759},
year={2022},
month={mar}
}
Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0003
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 10.0
Framework versions
- Transformers 4.15.0
- Pytorch 1.10.0+cu102
- Datasets 1.17.0
- Tokenizers 0.10.3
- Downloads last month
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Dataset used to train gsarti/it5-efficient-small-el32-repubblica-to-ilgiornale
Collection including gsarti/it5-efficient-small-el32-repubblica-to-ilgiornale
Evaluation results
- Test Rouge1 on CHANGE-ITself-reported0.269
- Test Rouge2 on CHANGE-ITself-reported0.087
- Test RougeL on CHANGE-ITself-reported0.235
- Test BERTScore on CHANGE-ITself-reported0.395
- Test Headline-Headline Consistency Accuracy on CHANGE-ITself-reported0.808
- Test Headline-Article Consistency Accuracy on CHANGE-ITself-reported0.810