/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
468 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
megatron-bert · dense
Опубликована
8 мая 2023

robust-swedish-sentiment-multiclass

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученный классификатор KBLab определяет несколько категорий тональности в шведских текстах.

9 696скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены8 дек 2023

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

Модель KBLab, Национальной библиотеки Швеции, — классификатор тональности на основе Megatron-BERT-large-165K, дообученный для многометочной классификации шведских текстов. Он обучен примерно на 75 тысячах текстов из разных языковых областей и наборов данных.

Модель предназначена для определения тональности текста на шведском языке. Её можно применять для анализа мнений в текстовых коллекциях и разметки шведских текстов по категориям тональности. Это плотная архитектура Megatron-BERT с примерно 468,3 млн параметров и контекстом до 512 токенов.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Результаты классификации зависят от соответствия входных текстов обучающим данным и охватываемым ими языковым областям.

Сценарии применения

  • определение тональности шведских отзывов
  • многометочная разметка тональности шведских текстов
  • анализ мнений в шведских текстовых коллекциях

Ограничения

Модель обучалась на примерно 75 тысячах шведских текстов из нескольких областей и наборов данных, поэтому качество может зависеть от жанра и тематики текста. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

The National Library of Sweden/KBLab releases a robust, multi-label sentiment classifier finetuned on Megatron-BERT-large-165K. The model was trained on approximately 75K Swedish texts from multiple linguistic domains and datasets.

There is a post on the KBLab blog describing the model in further detail.

Citation

@misc{hägglöf2023a,
  author = {Hägglöf, Hillevi},
  title = {The KBLab Blog: A robust, multi-label sentiment classifier for Swedish},
  url = {https://kb-labb.github.io/posts/2023-06-16-a-robust-multi-label-sentiment-classifier-for-swedish/},
  year = {2023}
}

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
MegatronBertForSequenceClassification
Ревизия весов
b0ec32d

0 моделей