Transformers
PyTorch
Arabic
encoder-decoder
text2text-generation
AraBERT
BERT
BERT2BERT
MSA
Arabic Text Summarization
Arabic News Title Generation
Arabic Paraphrasing
Instructions to use malmarjeh/bert2bert with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use malmarjeh/bert2bert with Transformers:
# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("malmarjeh/bert2bert") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("malmarjeh/bert2bert", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -9,7 +9,7 @@ tags:
|
|
| 9 |
- Arabic News Title Generation
|
| 10 |
- Arabic Paraphrasing
|
| 11 |
widget:
|
| 12 |
-
- text: " عاصم
|
| 13 |
---
|
| 14 |
|
| 15 |
# An Arabic abstractive text summarization model
|
|
|
|
| 9 |
- Arabic News Title Generation
|
| 10 |
- Arabic Paraphrasing
|
| 11 |
widget:
|
| 12 |
+
- text: "شهدت مدينة طرابلس، مساء أمس الأربعاء، احتجاجات شعبية وأعمال شغب لليوم الثالث على التوالي، وذلك بسبب تردي الوضع المعيشي والاقتصادي. واندلعت مواجهات عنيفة وعمليات كر وفر ما بين الجيش اللبناني والمحتجين استمرت لساعات، إثر محاولة فتح الطرقات المقطوعة، ما أدى إلى إصابة العشرات من الطرفين."
|
| 13 |
---
|
| 14 |
|
| 15 |
# An Arabic abstractive text summarization model
|