تلخيص النصوص باستخدام T5 BERT

هذا المشروع يهدف إلى تطوير نموذج توليدي لتلخيص النصوص باستخدام نموذج T5، مع الاستفادة من تمثيلات BERT لتحسين فهم السياق. يقوم النموذج باستقبال نصوص طويلة وإنتاج ملخصات قصيرة ودقيقة تحافظ على المعنى الأصلي للنص.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python للبرمجة والمعالجة.

Hugging Face Transformers للوصول إلى نماذج T5 وBERT.

PyTorch أو TensorFlow لتدريب النموذج وتوليد النتائج.

NLTK / SpaCy أو أي مكتبات معالجة لغوية مسبقة لتنظيف النصوص قبل التلخيص.

ميزات المشروع:

تلخيص نصوص طويلة بطريقة آلية وفعّالة.

تحسين جودة التلخيص باستخدام تمثيلات BERT للسياق.

إمكانية تطبيقه على مقالات، تقارير، أو محتوى ويب كبير.

خوارزمية العمل:

تنظيف النصوص المدخلة وتجهيزها.

تحويل النصوص إلى تمثيلات باستخدام BERT.

تمرير التمثيلات إلى نموذج T5 لتوليد الملخص.

إنتاج ملخص قصير يحافظ على المعنى والمعلومات الأساسية.