---
license: mit
datasets:
- inkoziev/incomplete_utterance_restoration
language:
- ru
widget:
- text: '<SC1>- Как тебя зовут?\n- Джульетта Мао\nРазвернутый ответ: <extra_id_0>'
- text: '<SC1>- А живешь где?\n- В поясе астероидов\nРазвернутый ответ: <extra_id_0>'
pipeline_tag: text2text-generation
---
# Den4ikAI/FRED-T5-Large-interpreter
Модель для восстановления фразы с помощью контекста диалога (анафора, эллипсисы, гэппинг), проверки орфографии и нормализации текста диалоговых реплик.

Больше о задаче [тут](https://huggingface.co/inkoziev/rugpt_interpreter).
# Пример использования
```python
import torch
from transformers import T5ForConditionalGeneration, GPT2Tokenizer
model_name = 'Den4ikAI/FRED-T5-Large-interpreter'
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
model.eval()
t5_input = '''<SC1>- Ты собак любишь?
- Не люблю я их 
Развернутый ответ: <extra_id_0>'''
input_ids = tokenizer(t5_input, return_tensors='pt').input_ids
out_ids = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=100, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, early_stopping=True)
t5_output = tokenizer.decode(out_ids[0][1:])
print(t5_output)
```
# Citation
```
@MISC{FRED-T5-Large-interpreter,
    author  = {Denis Petrov, Ilya Koziev},
    title   = {Russian conversations interpreter and normalizer},
    url     = {https://huggingface.co/Den4ikAI/FRED-T5-Large-interpreter},
    year    = 2023
}
```