Модель на основе BERT классифицирует англоязычные отзывы Amazon по оценке от 1 до 5.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Mahmoud Mohamed разработал модель классификации отзывов Amazon на основе BERT Base. Она предсказывает оценку от 1 до 5 по тексту отзыва и предназначена для анализа рейтингов товаров и автоматической обработки отзывов покупателей. Модель обучена на наборе из 500 тысяч отзывов Amazon; число параметров — 194,6 млн, максимальная длина контекста — 512 токенов. Карточка указывает поддержку английского языка. Файлы модели представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Модель ограничена контекстом до 512 токенов и обучена на отзывах Amazon, поэтому её точность на других типах текстов или шкалах оценок не подтверждена.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This repository contains a BERT-based model trained on a huge dataset of 500K Amazon reviews to predict ratings on a scale of 1 to 5.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…