Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 190 млн
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 12 авг 2022

Ссылки

Hugging Face

arabic-MARBERT-news-article-classification

Ammar-alhaj-ali

Классификация текстаТекст → label6 профессий

Дообученная MARBERT классифицирует арабские новостные статьи по семи тематическим категориям.

142скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены12 авг 2022

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

arabic-MARBERT-news-article-classification — модель Ammar-alhaj-ali для классификации арабских новостных статей. Это дообученная MARBERT на базе архитектуры BERT модель классификации последовательностей объёмом 190 млн параметров с контекстом до 512 токенов.

Модель относит статью к одной из семи категорий: культура, финансы, медицина, политика, религия, спорт или технологии. Она предназначена для тематической разметки арабских новостей и построения каталогов или потоков новостей по рубрикам. Обучение проводилось на наборе SANAD: Single-Label Arabic News Articles Dataset.

Для работы требуются входной текст статьи; результатом служит метка класса. Репозиторий содержит веса PyTorch и карточка предлагает использовать модель через Transformers pipeline. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

автоматическая рубрикация арабских новостных статей
сортировка новостей по темам культуры, финансов и политики
выделение медицинских и технологических новостей
классификация спортивных и религиозных публикаций

Ограничения

Модель обучена классифицировать статьи только по семи категориям набора SANAD; качество для других тематик и типов текста не подтверждено. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.1Универсальные способностиПоиск и навигация по информацииAI помогает находить нужные сведения и помогать человеку быстро переходить от вопроса к подтверждённому источнику.18 задач13 467моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Arabic MARBERT News Article Classification Model

Model description

arabic-MARBERT-news-article-classification Model is a news article classification model that was built by fine-tuning the MARBERT model. For the fine-tuning, I used SANAD: Single-Label Arabic News Articles Dataset that includes 7 labels(Culture,Finance,Medical,Politics,Religion,Sports,and Tech).

How to use

To use the model with a transformers pipeline:

>>>from transformers import pipeline
>>>model = pipeline('text-classification', model='Ammar-alhaj-ali/arabic-MARBERT-news-article-classification')
>>>sentences = ['أخطرت شركة أرامكو السعودية 4 على الأقل من المشترين في شمال آسيا بأنها ستورد إليهم الكميات المتعاقد عليها من النفط الخام كاملة في سبتمبرأيلول المقبل. وقالت مصادر مطلعة لرويترز إن السعودية، أكبر مصدر النفط في العالم، كانت قد رفعت سعر البيع الرسمي للمشترين الآسيويين إلى مستويات قياسية لذلك الشهر.']
>>>model(sentences)
[{'label': 'Finance', 'score': 0.9998553991317749}]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertForSequenceClassification
Ревизия весов: da71e36