Here shows you a summarization in Languchain.
LanguChainによる自動要約 〜 ChatGPT部 #02 〜LT大会〜 - connpass 2023年4月15日（土）10:00-11:00 https://chatgptclub.connpass.com/event/280526/
概要: ・LangChainで下記の2つのタイプの自動要約を試してみました。 ・芥川竜之介の『蜘蛛の糸』青空文庫(3236文字)を用いました。 ・WikipediaのあらすじとLangChainの2種類のあらすじ(要約)を比較し、考察しました。
目次：
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The map_reduce Chain：並列処理型の自動要約
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The refine Chain：翻訳とオリジナルを繰り返す自動要約 上記の1.と2.とで、要約の処理過程を可視化し、プロンプトのテンプレートで調整します。
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1.と2.の結果をGraphGPTで可視化
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考察・まとめ
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参考文献・URL一覧
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考察・まとめ ・The refine Chainのテンプレ・カスタマイズがダントツに網羅的でよかった。 ・map-reduceの並列処理の要約は、どこか中心がズレやすい傾向が見受けられた。 ・GraphGPTのナレッジグラフが比較的、よく捉えていたことにも、驚きが合った。
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参考文献・URL一覧 1. 蜘蛛の糸 - Wikipedia https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%9C%98%E8%9B%9B%E3%81%AE%E7%B3%B8 2. LangChain Summarization 公式ドキュメント 20230414時点 https://python.langchain.com/en/latest/use_cases/summarization.html 3. LanguChain Summarization Notebook 公式ドキュメント 20230414時点 https://python.langchain.com/en/latest/modules/chains/index_examples/summarize.html
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LexRank sumy python library https://pypi.org/project/sumy/ 5. GraphGPT 20230414時点 https://github.com/varunshenoy/GraphGPT 6. GraphGPTのアプリ 20230414時点 https://graphgpt.vercel.app/
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本slide/PPT https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-58f89bcc-07a0-47bf-921b-ab35ec003cca