metadata

language: fa
license: mit
pipeline_tag: text2text-generation

PersianTextFormalizer

This model is fine-tuned to generate formal text from informal text based on the input provided. It has been fine-tuned on [Mohavere Dataset] (Takalli vahideh, Kalantari, Fateme, Shamsfard, Mehrnoush, Developing an Informal-Formal Persian Corpus, 2022.) using the pretrained model persian-t5-formality-transfer.

Usage


from transformers import  AutoModelForSeq2SeqLM, MT5Tokenizer

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(PardisSzah/PersianTextFormalizer)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(PardisSzah/PersianTextFormalizer)

from transformers import (T5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer, pipeline)
import torch
pipe = pipeline(task='text2text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)
def test_model(text):
  device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')  
  model.to(device) 

  inputs = tokenizer.encode("informal: " + text, return_tensors='pt', max_length=128, truncation=True, padding='max_length')
  inputs = inputs.to(device) 

  outputs = model.generate(inputs, max_length=128, num_beams=4)
  print("Output:", tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))  

text = "به یکی از دوستام میگم که چرا اینکار رو میکنی چرا به فکرت نباید برسه "
print("Original:", text)
test_model(text)

# output:  به یکی از دوستانم می گویم که چرا اینکار را می کنی چرا به فکرت نباید برسد

text = "اسم من پردیسه و خوشحالم که از این مدل خوشتون اومده "
print("Original:", text)
test_model(text)

# output:  اسم من پردیس است و خوشحالم که از این مدل خوشتان آمده است