Giter Site home page Giter Site logo

az-summarization's Introduction

az-summarization

Neural Attention Model for Abstractive Summarization for Azerbaijani language. Dataset of nearly ~400,000 pairs of both article contents and titles has been created for the task. Three different models have been trained on the EC2 P2 single GPU instance and the results are listed below.

Read this in other languages: Azərbaycan dili

The corpus can be obtained by writing to [email protected] or [email protected]. Just state in your letter how the obtained information will be used. Whether it is a private or public research. Also, it will be really helpful to give more information about the organization you are working in.

In case of some problems with availability of the dataset, twitter: @rkarrimov, @mammadhajili

Rouge evaluation

Model R-1 R-2 R-L
BOW 0.35511 0.11384 0.32372
None 0.28035 0.06750 0.24548
Attention(Mul)+BOW 0.37022 0.11051 0.39528

Some empirical results

Original article: bu barədə hərracların son nəticələrinə istinadən xəbər verir . ice london qitələrarası birjasında brent markalı neftin qiyməti # , # # azalaraq # # , # dollar olub . nyu-yorkun nymex əmtəə birjasında keçirilən elektron ticarət əməliyyatlarının son gedişində wti neftinin qiyməti # barelə görə # , # # ucuzlaşaraq # # , # # dollar təşkil edib .
Original title: neft cüzi ucuzlaşdı
Att(Mul)+BOW: neftin qiyməti kəskin düşdü – son qiymətləri davam edir
BOW: brent markalı neftin qiyməti # bahalaşır – son qiymətləri . .
None: neftin qiyməti qiymətləri düşdü – son yenidən kəskin bahalaşdı + oldu

Original article: # istinadən verdiyi məlumata görə , dünya ulduzları bir araya “ hell energy ” enerji içkilərinin təşkilatçılığı ilə toplanır . “ hell energy ” nin marketinq direktoru müşfiq sözlərinə görə , baş tutacaq konsert proqramında yeni “ hell fokus ” məhsulu da təqdim ediləcək : “ konsert proqramında biz yeni “ hell fokus ” adlı məhsulumuzu təqdim edəcəyik . bu “ hell ” in yeni bir növüdür . bu məhsul zehni fəaliyyətlə məşğul olanlara .
Original title: türkiyə rusiya və ukrayna məşhurları azərbaycana gəlir
Att(Mul)+BOW: azərbaycanda yeni konsert təqdim olunub – olunmuş + foto
BOW: “ qarabağ ” ın yeni vəzifə verildi – foto
None: “ iphone ” təqdim etdi – foto + proqnoz ilədayandırdı

Sources

1. A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization - Rush et al.
2. A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization - Torch implementation by Facebook research

az-summarization's People

Contributors

mammadhajili avatar

Stargazers

 avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar  avatar

Watchers

 avatar  avatar  avatar  avatar

Forkers

marmarello

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.