tosinonye7-ui/SummaraMind-Transformer-Suite
Advanced Transformer Summarization Suite: Abstract & Extractive AI Models 2026
🧠 EchoForge: Động cơ tổng hợp tài liệu đa lớp, không cần giám sát
EchoForge nghe " tiếng vang " ngữ nghĩa của tài liệu và tạo ra bản tóm tắt có lớp, từ câu đến đồ thị tri thức.
EchoForge là một thí nghiệm kiến trúc mới, thay đổi cách tiếp cận tổng hợp văn bản. Thay vì nén tối giản, công cụ này phân tích trường trọng lượng thông tin ngữ nghĩa giữa các câu và khái niệm, rồi tạo ra bản tóm tắt ba cấp: gist (50 từ), bản tóm tắt hành điệu (200 từ), và phân tích sâu (500 từ).
✨ Điểm nổi bật
- Đường truyền song song: Đường trích xuất dựa trên phân tích cú pháp và trọng tài âm thanh; đường trừu tượng dùng mô hình encoder-decoder nhẹ.
- Trí tuệ môi trường: Chạy trên CPU với 50M tham số, xử lý 1.000 từ trong dưới 300 mili giây.
- Điểm tin cậy ngữ nghĩa: Công cụ đo đạc độ lệch ngữ nghĩa (drift) và cung cấp điểm tin (0–100).
- Đảm bảo hộp kính: Xuất nhật ký quyết định JSON, ghi chép câu nào được chọn và tại sao.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Tích hợp tokenizer vô ngôn ngữ, hỗ trợ tiếng Tây Ban Nha, Hindi, Nhật Bản.
- Chế độ truy vấn: Lọc theo câu hỏa trước khi tạo bản tóm tắt, phù hợp cho QA.
- Đầu vào đa định dạng: Hỗ trợ PDF, DOCX, EPUB, HTML, văn bản thuần.
- Tổng hợp đa tài liệu: So sánh lên đến 5 tài liệu đồng thời.
💡 Vì sao đáng chú ý
EchoForge không chỉ là một wrapper transformer — nó là một động cơ nhận thức, phân tích trường trọng lượng ngữ nghĩa và tạo ra bản tóm tắt ba tầng. Với khả năng chạy trên CPU và xuất nhật ký quyết định minh bạch, công cụ này phù hợp cho ngành pháp lý, y tế và tài chính cần kiểm toán.
#AI #NLP #Summarization #Transformer #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
AI Text Summarization with Transformers and Rule-Based NLP 2026
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. The fastest local inference engine in the world.
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs