
This is a model based on cointegrated/rut5-base-absum and additionaly fine-tuned (110k vacancies dataset from hh.ru) for summarization vacancy name by skills and experience.

It can be used as follows:

```python
import torch  
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

MODEL_NAME = 'basil-77/rut5-base-absum-hh'
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(MODEL_NAME)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model.eval();

def summarize_text(text, model, tokenizer, num_beams=5):
    # Preprocess the text
    inputs = tokenizer.encode(
        "summarize: " + text,
        return_tensors='pt',
        max_length=1024,
        truncation=True
    )
 
    # Generate the summary
    summary_ids = model.generate(
        inputs,
        max_length=64,
        num_beams=num_beams,
        # early_stopping=True,
    )
 
    # Decode and return the summary
    return tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)

text = 'Организация и контроль рабочего процесса Эксплуатация зданий и сооружений Ремонтные работы Техническое обслуживание Энергетика Первичная бухгалтерская документация Работа с электронным документооборотом Договорная работа Оформление ведомости объёмов строительных, электромонтажных работ Работа с технической документацией Техническая эксплуатация Ведение переговоров Противопожарная безопасность Монтаж оборудования Административно-хозяйственная деятельность'

summary = summarize_text(text=text,
              model=model,
              tokenizer=tokenizer) 
print('text: ', text)
print('summary: ', summary)

#text:  Организация и контроль рабочего процесса Эксплуатация зданий и сооружений Ремонтные работы Техническое обслуживание Энергетика Первичная бухгалтерская документация Работа с электронным документооборотом Договорная работа Оформление ведомости объёмов строительных, электромонтажных работ Работа с технической документацией Техническая эксплуатация Ведение переговоров Противопожарная безопасность Монтаж оборудования Административно-хозяйственная деятельность
#summary:  Руководитель отдела эксплуатации зданий и сооружений
```
{"language": ["ru"], "license": "mit", "pipeline_tag": "summarization", "base_model": "cointegrated/rut5-base-absum", "widget": [{"text": "\u041e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u042d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u043e\u043e\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0420\u0435\u043c\u043e\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u042d\u043d\u0435\u0440\u0433\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u041f\u0435\u0440\u0432\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0431\u0443\u0445\u0433\u0430\u043b\u0442\u0435\u0440\u0441\u043a\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442\u043e\u043c \u0414\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043d\u0430\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u041e\u0444\u043e\u0440\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445, \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043c\u043e\u043d\u0442\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442 \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0412\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0432 \u041f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043e\u043f\u043e\u0436\u0430\u0440\u043d\u0430\u044f \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u041c\u043e\u043d\u0442\u0430\u0436 \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0410\u0434\u043c\u0438\u043d\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e-\u0445\u043e\u0437\u044f\u0439\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0434\u0435\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c"}]}
transformers pytorch t5 text2text-generation summarization ru base_model:cointegrated/rut5-base-absum license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us