/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
hierarchical_figurative · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 июл 2026

xlm-mlm-plains-cree-en-silver-sft-hierarchical

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель классифицирует текстовые выражения как буквальные, идиоматические, метафорические или сравнительные, в частности для Plains Cree и английского.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июл 2026

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

KonradBRG/xlm-mlm-plains-cree-en-silver-sft-hierarchical — дообученная модель для классификации текстовых выражений по типам образного языка. По названию модель связана с Plains Cree и английским языком; README сообщает о проверке на literal, idiom, metaphor и simile, а метаданные указывают архитектуру HierarchicalFigurativeModel и формат safetensors. На оценочном наборе указаны Macro F1 0,5323, Literal F1 0,8470, Idiom F1 0,1852, Metaphor F1 0,1739 и Simile F1 0,9231.

Модель подходит для автоматической разметки буквальных выражений, идиом, метафор и сравнений в текстах. Метрики показывают заметно более слабое распознавание идиом и метафор, чем буквальных выражений и сравнений, поэтому результаты для этих классов требуют проверки. README не раскрывает базовую модель, обучающий набор данных и условия лицензии.

Сценарии применения

  • разметка идиом в тексте
  • поиск метафор в корпусе
  • выявление сравнений в предложениях
  • классификация буквальных и образных выражений

Ограничения

На оценочном наборе F1 для идиом (0,1852) и метафор (0,1739) низкий; качество зависит от набора данных. README не указывает лицензию и базовую модель.

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

xlm-mlm-plains-cree-en-silver-sft-hierarchical

This model is a fine-tuned version of on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.6380
  • Macro F1: 0.5323
  • Literal F1: 0.8470
  • Idiom F1: 0.1852
  • Metaphor F1: 0.1739
  • Simile F1: 0.9231

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.1
  • num_epochs: 7

Training results

Training LossEpochStepValidation LossMacro F1Literal F1Idiom F1Metaphor F1Simile F1
0.20081.087372.08890.51920.79650.3750.10530.8
0.00092.0174742.50630.52370.84530.23530.21430.8
0.20543.0262113.35170.45700.87340.09760.00.8571
0.00004.0349482.63800.53230.84700.18520.17390.9231
0.00005.0436853.25350.52400.85330.16330.22220.8571
0.00006.0524224.13080.45720.87180.10.00.8571
0.00007.0611594.62980.47430.87400.10.00.9231

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.12.1
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
HierarchicalFigurativeModel
Ревизия весов
2fdd72f

0 моделей