AraBART-AHS

Model Description

AraBART-AHS is a fine-tuned version of AraBART model on Arabic Headline Dataset (AHS).

Uses

This model is intended to be used to generate Arabic abstractive summaries in particular headlines of articles.

How to Use

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer, pipeline


model_name = "benakrab/AraBART-AHS"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

summarizer = pipeline("summarization", model=model, tokenizer=tokenizer)


text = "ينصح بممارسة الكتابة بشكل يومي ، وجعلها روتينا يوميا ؛ و ذلك لتطوير المهارات اللغوية و الكتابية و تحسينها ، إذ إنه كلما كتب الشخص أكثر كلما شعر بتطور أكبر ، و لذلك يجب تخصيص وقت لكتابة فقرة على الأقل ، أو صفحة كاملة يوميا ، و يمكن الاستيقاظ باكرا للكتابة ، أو النوم متأخرا بعد كتابة فقرة ما ، و لو لفترة قصيرة لا تتعدى خمس عشرة دقيقة عند عدم وجود وقت كاف أثناء النهار"

summary = summarizer(text)[0].get("summary_text")
print(summary)

Citation

@inproceedings{Benbarka-2024-arabart-ahs,
    title = "Fine-Tuning AraBART on AHS dataset for Arabic Abstractive Summarization",
    author = "Mustapha Benbarka and Moulay Abdellah Kassimi",
    booktitle = "Proceedings of the Eighth International Conference on Arabic Language Processing",
    year = "2024",
    publisher = "Accepted, to be pusblished in CCIS series Springer",
}