/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
659 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
xlm-roberta · dense
Опубликована
9 июн 2022

tydiqa-boolean-answer-classifier

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Классификатор PrimeQA определяет по отрывку, ответ на вопрос «да/нет» — yes, no или no-answer.

24скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены28 июн 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

PrimeQA/tydiqa-boolean-answer-classifier — модель классификации ответов на вопросы, предполагающие ответ «да» или «нет», разработанная проектом PrimeQA на основе XLM-RoBERTa. Она принимает вопрос с ответом «да/нет» и отрывок текста, а затем присваивает метку yes, no или no-answer.

Модель представляет собой XLM-RoBERTa Large с архитектурой классификатора последовательностей, содержит около 658,7 млн параметров и имеет контекстное окно 514 токенов. Она дообучена на вопросах с ответами «да/нет» из TyDiQA и BoolQ-X и предназначена для использования в системах понимания прочитанного и ответов на вопросы, в том числе в составе PrimeQA.

Модель может быть полезна для определения ответа на вопрос по предоставленному отрывку, включая выявление случаев, когда отрывок не содержит ответа. В README отмечена возможность наследования смещений исходной XLM-RoBERTa Large. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • определение ответа «да» или «нет» по отрывку текста
  • выявление отсутствия ответа на вопрос в отрывке
  • классификация ответов в системах понимания прочитанного
  • обработка булевых вопросов в конвейере PrimeQA

Ограничения

Возможны смещения, унаследованные от базовой XLM-RoBERTa Large. Модель предназначена для вопросов с ответом «да/нет» по отрывку и выдаёт только метки yes, no-answer и no.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model description

An answer classification model for boolean questions based on XLM-RoBERTa.

The answer classifier takes as input a boolean question and a passage, and returns a label (yes, no-answer, no).

The model was initialized with xlm-roberta-large and fine-tuned on the boolean questions from TyDiQA, as well as BoolQ-X.

Intended uses & limitations

You can use the raw model for question classification. Biases associated with the pre-existing language model, xlm-roberta-large, may be present in our fine-tuned model, tydiqa-boolean-answer-classifier.

Usage

You can use this model directly in the the PrimeQA framework for supporting boolean questions in reading comprehension: examples.

BibTeX entry and citation info

@article{Rosenthal2021DoAT,
  title={Do Answers to Boolean Questions Need Explanations? Yes},
  author={Sara Rosenthal and Mihaela A. Bornea and Avirup Sil and Radu Florian and Scott McCarley},
  journal={ArXiv},
  year={2021},
  volume={abs/2112.07772}
}
@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2206.08441,
  author = {McCarley, Scott and 
            Bornea, Mihaela and 
            Rosenthal, Sara and 
            Ferritto, Anthony and 
            Sultan, Md Arafat and 
            Sil, Avirup and 
            Florian, Radu},
  title = {GAAMA 2.0: An Integrated System that Answers Boolean and Extractive Questions}, 
  journal   = {CoRR},
  publisher = {arXiv},  
  year = {2022},
  url = {https://arxiv.org/abs/2206.08441},
}

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
XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
548277c

0 моделей