/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
454 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
roberta · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 мар 2023

LEIA-large

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель RoBERTa для классификации английских текстов по пяти эмоциям: гневу, страху, грусти, радости и расположению.

141скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 мая 2024

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

LEIA-large — модель для классификации эмоций в тексте, разработанная авторами работы «LEIA: Linguistic Embeddings for the Identification of Affect». Она основана на RoBERTa и дообучена на базе BERTweet-large: сначала модель дополнительно обучали с предпочтительным маскированием слов, связанных с эмоциями, затем настроили на части саморазмеченного набора эмоций Lykousas et al. (2019).

Модель относит текст к одной из пяти категорий: гнев, страх, грусть, радость или расположение. Она принимает текст на английском языке и предназначена для распознавания эмоциональной окраски коротких сообщений и других текстовых фрагментов. Размер модели — 454,1 млн параметров, максимальный контекст — 514 токенов.

Модель распространяется по лицензии MIT. Описание не приводит результатов оценки и не уточняет качество на других языках или типах текстов; категории не охватывают все возможные эмоции.

Сценарии применения

  • определение эмоций в сообщениях на английском языке
  • анализ эмоциональной окраски публикаций в соцсетях
  • разметка текстов по категориям гнева, страха, грусти, радости и расположения

Ограничения

Модель предсказывает только пять указанных категорий эмоций. В README не приведены метрики качества и не заявлена поддержка языков помимо английского.

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

This is an emotion classification model based on further pre-training of BERTweet-large with preferential masking of emotion words and fine-tuning on a subset of a self-labeled emotion dataset (Lykousas et al., 2019) that corresponds to Anger, Fear, Sadness, Joy, and Affection. The paper, LEIA: Linguistic Embeddings for the Identification of Affect provides further details on the model and its evauation.

See LEIA-base for a similar model based on BERTweet-base.

Citation

Please cite the following paper if you find the model useful for your work:

@article{aroyehun2023leia,
  title={LEIA: Linguistic Embeddings for the Identification of Affect},
  author={Aroyehun, Segun Taofeek and Malik, Lukas and Metzler, Hannah and Haimerl, Nikolas and Di Natale, Anna and Garcia, David},
  journal={EPJ Data Science},
  volume={12},
  year={2023},
  publisher={Springer}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
7115c68

0 моделей