altasin356/Transformer-Summarizer-Infosys-Springboard
AI Text Summarization with Transformers and Rule-Based NLP 2026
🧠 LumenScribe — Tóm tắt văn bản thông minh, không lựa chọn một con đường
LumenScribe kết hợp Transformer biên tập lại ngôn ngữ và hệ quy tắc rút trích câu gốc — để bạn chọn công cụ phù hợp với từng tài liệu.
LumenScribe là một khung công cụ song hành (dual-engine) giúp rút gọn các tài liệu dài và rác thành những bản tóm tắt ngắn gọn và trung thực. Thay vì ép buộc một phương pháp duy nhất, dự án kết hợp một động cơ dựa trên Transformer để tái diễn ngĩa nội dung và một động cơ dựa trên quy tắc để rút trích trực tiếp từ văn bản gốc, cho phép người dùng chuyển đổi, kết hợp hoặc so sánh cả hai từ một giao diện thống nhất.
✨ Điểm nổi bật
- Tóm tắt song hành: Kết hợp Transformer abstractive và rule-based extractive trong một API thống nhất.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Tóm tắt bằng 12+ ngôn ngữ với phát hiện ngôn ngữ tự động và chế độ dự phòng.
- Giao diện web đáp ứng: Bảng điều khiển web di động thích ứng từ điện thoại đến màn hình rộng.
- Suất kết quả theo thời gian thực: Hiển thị từng token ngay khi sinh ra thay vì chờ toàn bộ hoàn tất.
- Bộ tiền xử lý linh hoạt: Hỗ trợ loại bỏ boilerplate, phát hiện phần và loại bỏ trùng lặp.
- Đánh giá tích hợp: ROUGE, BERTScore, tỷ lệ nén và kiểm tra trung thực nội dung.
- Thiết kế bảo mật: Chế độ chỉ chạy cục bộ để giữ tài liệu nhạy cảm trên máy của bạn.
- Theo dõi thí nghiệm: Ghi nhận mỗi lần chạy với siêu tham số, hạt giống và kết quả để tái lặp.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các dự án khác chỉ chọn một phương pháp tóm tắt, LumenScribe cung cấp cả hai và một lớp điều phối hybrid để tự động chuyển đổi giữa chúng dựa trên loại tài liệu, độ dài và tỉ lệ nén mục tiêu. Điều này giúp người dùng linh hoạt lựa chọn phương pháp phù hợp nhất cho từng trường hợp sử dụng cụ thể.
#TextSummarization #Transformer #NLP #OpenSource #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
🤗 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.
Advanced Transformer Summarization Suite: Abstract & Extractive AI Models 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