course/pr_1213/es/chapter7/5.md

# Resumen[[summarization]]

{#if fw === 'pt'}

{:else}

{/if}

El resumen de texto busca condensar documentos largos en resúmenes cortos que conserven la información esencial. Es una tarea difícil porque combina comprensión del contexto, selección de información relevante y generación coherente.

En esta sección entrenaremos un modelo bilingüe inglés-español usando reseñas de Amazon y sus títulos como resúmenes objetivo.

## Preparar un corpus multilingüe[[preparing-a-multilingual-corpus]]

```py
from datasets import load_dataset

spanish_dataset = load_dataset("amazon_reviews_multi", "es")
english_dataset = load_dataset("amazon_reviews_multi", "en")
```

Filtraremos las categorías relacionadas con libros para mantener el problema acotado y luego concatenaremos los datos en ambos idiomas:

```py
from datasets import concatenate_datasets, DatasetDict

def filter_books(example):
    return (
        example["product_category"] == "book"
        or example["product_category"] == "digital_ebook_purchase"
    )

spanish_books = spanish_dataset.filter(filter_books)
english_books = english_dataset.filter(filter_books)

books_dataset = DatasetDict()
for split in english_books.keys():
    books_dataset[split] = concatenate_datasets(
        [english_books[split], spanish_books[split]]
    ).shuffle(seed=42)
```

Como muchos títulos son demasiado cortos, también conviene eliminar los ejemplos con resúmenes de solo una o dos palabras.

## Elegir un modelo[[models-for-text-summarization]]

Los modelos más usados para resumen suelen ser de tipo encoder-decoder. Aquí usaremos mT5, una versión multilingüe de T5:

```py
from transformers import AutoTokenizer

model_checkpoint = "google/mt5-small"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)
```

## Preprocesamiento[[preprocessing-the-data]]

Tenemos que truncar tanto la reseña como el título:

```py
max_input_length = 512
max_target_length = 30

def preprocess_function(examples):
    model_inputs = tokenizer(
        examples["review_body"], max_length=max_input_length, truncation=True
    )
    labels = tokenizer(
        examples["review_title"], max_length=max_target_length, truncation=True
    )
    model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]
    return model_inputs

tokenized_datasets = books_dataset.map(preprocess_function, batched=True)
```

## Métricas[[metrics-for-text-summarization]]

En resumen se usa con frecuencia ROUGE. Esta familia de métricas compara el resumen generado con uno o varios resúmenes de referencia.

```py
!pip install rouge_score
```

```py
import evaluate

rouge_score = evaluate.load("rouge")
```

ROUGE no es perfecto, porque la calidad de un resumen no depende solo de compartir n-gramas, pero es una métrica estándar muy útil para comparar sistemas.

Con este flujo tendrás un modelo multilingüe capaz de resumir reseñas tanto en inglés como en español.