虽然 Hugging Face 已经提供了很多文本摘要模型，但是它们大部分只能处理英文，因此本文将微调一个多语言文本摘要模型用于完成中文摘要：为新浪微博短新闻生成摘要。

文本摘要可以看作是将长文本“翻译”为捕获关键信息的短文本，因此大部分文本摘要模型同样采用 Encoder-Decoder 框架。当然，也有一些非 Encoder-Decoder 框架的摘要模型，例如 GPT 家族也可以通过小样本学习 (few-shot) 进行文本摘要。

下面是一些目前流行的可用于文本摘要的模型：

• GPT-2：虽然是自回归 (auto-regressive) 语言模型，但是可以通过在输入文本的末尾添加 TL;DR 来使 GPT-2 生成摘要；
• PEGASUS：与大部分语言模型通过预测被遮掩掉的词语来进行训练不同，PEGASUS 通过预测被遮掩掉的句子来进行训练。由于预训练目标与摘要任务接近，因此 PEGASUS 在摘要任务上的表现很好；
• T5：将各种 NLP 任务都转换到 text-to-text 框架来完成的通用 Transformer 架构，要进行摘要任务只需在输入文本前添加 summarize: 前缀；
• mT5：T5 的多语言版本，在多语言通用爬虫语料库 mC4 上预训练，覆盖 101 种语言；
• BART：包含一个 Encoder 和一个 Decoder stack 的 Transformer 架构，训练目标是重构损坏的输入，同时还结合了 BERT 和 GPT-2 的预训练方案；
• mBART-50：BART 的多语言版本，在 50 种语言上进行了预训练。

T5 模型通过模板前缀 (prompt prefix) 将各种 NLP 任务都转换到 text-to-text 框架进行预训练，例如摘要任务的前缀就是 summarize:，模型以前缀作为条件生成符合模板的文本，这使得一个模型就可以完成多种 NLP 任务

一、模型准备：

mT5-multilingual-XLSum是一个文本摘要模型，支持包括中文在内的30多个语言。模型托管在

HF-Mirror - Huggingface 镜像站

csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum - Gitee AI

二、代码示例：

import torch
from transformers import AutoTokenizer
from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
print(f'Using {device} device')

model_checkpoint = "csebuetnlp/mT5_multilingual_XLSum"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_checkpoint)
model = model.to(device)

article_text = """
受众在哪里，媒体就应该在哪里，媒体的体制、内容、技术就应该向哪里转变。
媒体融合关键是以人为本，即满足大众的信息需求，为受众提供更优质的服务。
这就要求媒体在融合发展的过程中，既注重技术创新，又注重用户体验。
"""

input_ids = tokenizer(
    article_text,
    return_tensors="pt",
    truncation=True,
    max_length=512
)
generated_tokens = model.generate(
    input_ids["input_ids"],
    attention_mask=input_ids["attention_mask"],
    max_length=32,
    no_repeat_ngram_size=2,
    num_beams=4
)
summary = tokenizer.decode(
    generated_tokens[0],
    skip_special_tokens=True,
    clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(summary)