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license: cc-by-nc-sa-4.0
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+
datasets:
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+
- Iker/NoticIA
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+
language:
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+
- es
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| 8 |
+
metrics:
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| 9 |
+
- rouge
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| 10 |
+
library_name: transformers
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| 11 |
+
pipeline_tag: text-generation
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| 12 |
+
tags:
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| 13 |
+
- clickbait
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| 14 |
+
- noticia
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| 15 |
+
- spanish
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| 16 |
+
- summary
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| 17 |
+
- summarization
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+
widget:
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| 19 |
+
- example_title: Hermes 2 Pro
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+
messages:
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+
- role: user
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| 22 |
+
content: "Ahora eres una Inteligencia Artificial experta en desmontar titulares
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+
sensacionalistas o clickbait. Tu tarea consiste en analizar noticias
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+
con titulares sensacionalistas y generar un resumen de una sola frase
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| 25 |
+
que revele la verdad detrás del titular.\\nEste es el titular de la
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| 26 |
+
noticia: Le compra un abrigo a su abuela de 97 años y la reacción de
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+
esta es una fantasía\\nEl titular plantea una pregunta o proporciona
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+
información incompleta. Debes buscar en el cuerpo de la noticia una
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+
frase que responda lo que se sugiere en el título. Siempre que puedas
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| 30 |
+
cita el texto original, especialmente si se trata de una frase que
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| 31 |
+
alguien ha dicho. Si citas una frase que alguien ha dicho, usa
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| 32 |
+
comillas para indicar que es una cita. Usa siempre las mínimas
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| 33 |
+
palabras posibles. No es necesario que la respuesta sea una oración
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| 34 |
+
completa. Puede ser sólo el foco de la pregunta. Recuerda responder
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| 35 |
+
siempre en Español.\\nEste es el cuerpo de la noticia:\\nLa usuaria de
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X @Kokreta1 ha relatado la conversación que ha tenido con su abuela de
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97 años cuando le ha dado el abrigo que le ha comprado para su
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cumpleaños.\\nTeniendo en cuenta la avanzada edad de la señora, la
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tuitera le ha regalado una prenda acorde a sus años, algo con lo que
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su yaya no ha estado de acuerdo.\\nEl abrigo es de vieja, ha opinado
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| 41 |
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la mujer cuando lo ha visto. Os juro que soy muy fan. Mañana vamos las
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| 42 |
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dos (a por otro). Eso sí, la voy a llevar al Bershka, ha asegurado
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| 43 |
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entre risas la joven.\\nSegún la propia cadena de ropa, la cual
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pertenece a Inditex, su público se caracteriza por ser jóvenes
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atrevidos, conocedores de las últimas tendencias e interesados en la
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música, las redes sociales y las nuevas tecnologías, por lo que la
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gente mayor no suele llevar este estilo.\\nLa inusual personalidad de
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la señora ha encantado a los usuarios de la red. Es por eso que el
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relato ha acumulado más de 1.000 me gusta y cerca de 100 retuits,
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| 50 |
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además de una multitud de comentarios.\\n"
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| 53 |
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| 54 |
+
<table>
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| 55 |
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<tr>
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| 56 |
+
<td style="width:100%"><img src="https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA/blob/main/assets/head.png?raw=true" align="right" width="100%"> </td>
|
| 57 |
+
</tr>
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| 58 |
+
</table>
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| 59 |
+
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A model finetuned with the [NoticIA Dataset](https://huggingface.co/datasets/Iker/NoticIA). This model can generate summaries of clickbait headlines
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- 📖 Paper: [Coming soon]()
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- 📓 NoticIA Dataset: [https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA](https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA)
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- 💻 Baseline Code: [https://huggingface.co/datasets/Iker/NoticIA](https://huggingface.co/datasets/Iker/NoticIA)
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- 🤖 Pre Trained Models [https://huggingface.co/collections/Iker/noticia-and-clickbaitfighter-65fdb2f80c34d7c063d3e48e](https://huggingface.co/collections/Iker/noticia-and-clickbaitfighter-65fdb2f80c34d7c063d3e48e)
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- 🔌 Online Demo: [https://iker-clickbaitfighter.hf.space/](https://iker-clickbaitfighter.hf.space/)
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# Usage example:
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```python
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from datasets import load_dataset
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from transformers import pipeline
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def prompt(
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| 75 |
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headline: str,
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body: str,
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) -> str:
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"""
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| 79 |
+
Generate the prompt for the model.
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Args:
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headline (`str`):
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| 83 |
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The headline of the article.
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body (`str`):
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| 85 |
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The body of the article.
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Returns:
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`str`: The formatted prompt.
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+
"""
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return (
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+
f"Ahora eres una Inteligencia Artificial experta en desmontar titulares sensacionalistas o clickbait. "
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f"Tu tarea consiste en analizar noticias con titulares sensacionalistas y "
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| 93 |
+
f"generar un resumen de una sola frase que revele la verdad detrás del titular.\n"
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| 94 |
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f"Este es el titular de la noticia: {headline}\n"
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| 95 |
+
f"El titular plantea una pregunta o proporciona información incompleta. "
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| 96 |
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f"Debes buscar en el cuerpo de la noticia una frase que responda lo que se sugiere en el título. "
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| 97 |
+
f"Siempre que puedas cita el texto original, especialmente si se trata de una frase que alguien ha dicho. "
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| 98 |
+
f"Si citas una frase que alguien ha dicho, usa comillas para indicar que es una cita. "
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| 99 |
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f"Usa siempre las mínimas palabras posibles. No es necesario que la respuesta sea una oración completa. "
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| 100 |
+
f"Puede ser sólo el foco de la pregunta. "
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| 101 |
+
f"Recuerda responder siempre en Español.\n"
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| 102 |
+
f"Este es el cuerpo de la noticia:\n"
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| 103 |
+
f"{body}\n"
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| 104 |
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)
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dataset = load_dataset("Iker/NoticIA")
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example = dataset["test"][0]
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model_input = prompt(headline=example["web_headline"],body=example["web_text"])
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pipe = pipeline("text-generation", model="Iker/ClickbaitFighter-2B",device_map="auto")
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summary = pipe(model_input)
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print(summary)
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```
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+
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| 123 |
+
# Evaluation Results
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| 124 |
+
<table>
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| 125 |
+
<tr>
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| 126 |
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<td style="width:100%"><img src="https://github.com/ikergarcia1996/NoticIA/raw/main/results/Results.png" align="right" width="100%"> </td>
|
| 127 |
+
</tr>
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| 128 |
+
</table>
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