updating model card

README.md

@@ -18,7 +18,25 @@ tags:
 - bart
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-# TODO
+# Résumé automatique d'article de presses
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+Ce modèles est basé sur le modèle [`facebook/mbart-large-50`](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-50) et été fine-tuné en utilisant des articles de presse issus de la base de données MLSUM. L'hypothèse à été faite que les chapeau des articles faisaient de bon résumé. 
+
+## Entrainement
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+Nous avons testé deux architecture de modèles (T5 et BART) avec des textes en entrée de 512 ou 1024 tokens. Finallement c'est le modèle BART avec 512 tokens qui à été retenu.
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+Il a été entrainé sur 2 epochs (~700K articles) sur une Tesla V100 (32 heures d'entrainement).
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+## Résultats 
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+![Score de novelty](assets/novelty.png)  
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+Nous avons comparé notre modèle à deux références:
+ * MBERT qui correspond aux performances du modèle entrainé par l'équipe à l'origine de la base d'articles MLSUM
+ * Barthez qui est un autre modèle basé sur des articles de presses issus de la base de données OrangeSum
+
+ On voit que le score de novelty (cf papier MLSUM) de notre modèle n'est pas encore comparable à ces deux références et encore moins à une production humaine néanmoins les résumés générés sont dans l'ensemble de bonne qualité.
 
 ## Utilisation