使用Transformer模型在Gigaword数据集上进行文本摘要任务

在本篇博客中，我们将使用Transformer模型在Gigaword数据集上进行文本摘要任务。文本摘要是自然语言处理（NLP）的一种常见任务，目的是通过自动化方法从原始文本中提取关键信息，生成一个简短的、包含核心内容的摘要。Transformer模型是Google于2017年推出的一种新型NLP模型，以其高效的并行性和强大的表现力在众多NLP任务中表现出色。

准备工作

首先，我们需要安装所需的库。为此，请运行以下命令：

pip install transformers
pip install datasets

接下来，我们需要导入所需的库，并准备数据集：

import torch
import numpy as np
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
from datasets import load_dataset
 
# 加载Gigaword数据集
dataset = load_dataset('gigaword')

数据预处理

在训练模型之前，我们需要对数据集进行预处理。我们将使用Hugging Face提供的T5模型，该模型要求输入数据以特定的格式进行编码。我们将编写一个函数来完成这个任务：

def preprocess_data(example, tokenizer, max_input_length, max_target_length):
    source = example['document']
    t