Классификатор бенгальского текста, определяющий, относится ли он к математике.
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
SayaadMasfi/bn-math-classifier — модель классификации текста на основе BanglaBERT, дообученная для определения, относится ли текст на бенгальском языке к математике. Она возвращает один из двух классов: «не математика» или «математика». Модель предназначена для фильтрации и маршрутизации текстов по наличию математического содержания.
Модель использует архитектуру ELECTRA для классификации последовательностей, содержит 137,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 512 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT.
Модель классифицирует текст только по двум классам: математический и нематематический. Контекст ограничен 512 токенами.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Fine-tuned from csebuetnlp/banglabert.
Labels: 0 = non-math, 1 = math.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("SayaadMasfi/bn-math-classifier")
mdl = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("SayaadMasfi/bn-math-classifier")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…