📰 Text Summarization with CNN/DailyMail

Ce projet implémente un modèle de Deep Learning fine-tunée sur le dataset CNN/DailyMail pour le résumé automatique de textes journalistiques.

🚀 Fonctionnalités

• Fine-tuning
• Prétraitement des données (Tokenization, Nettoyage).
• Visualisation des données (WordClouds, distribution des longueurs).
• Évaluation avec la métrique ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation).
• Interface de visualisation des courbes de perte (Training vs Validation).

🛠️ Technologies

• Python 3.10+
• Hugging Face Transformers
• PyTorch
• Pandas / Matplotlib / Seaborn

📊 Résultats

Le modèle a été entraîné sur GPU (T4 x2) avec les hyperparamètres suivants :

• Epochs: 5
• Batch Size: 6
• Optimizer: AdamW

📦 Installation

1. Clonez le dépôt :

git clone [https://github.com/Safae26/text-summarization.git](https://github.com/Safae26/text-summarization.git)