/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Базовая модель
distilbert-base-uncased
Опубликована
23 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

finetuning-sentiment-model-reddit-data

akshataupadhye
Классификация текстаТекст → label4 профессии

Дообученный DistilBERT-классификатор для определения тональности текстовых сообщений, включая публикации Reddit.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 янв 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

Модель akshataupadhye/finetuning-sentiment-model-reddit-data — классификатор текста на базе DistilBERT, дообученный на наборе данных, который в карточке не описан. Она предназначена для определения тональности текстов, в том числе сообщений Reddit. В метаданных указана архитектура DistilBertForSequenceClassification и максимальная длина контекста 512 токенов. На оценочном наборе модель показала accuracy 0,8845 и F1 0,8845; состав классов и подробности оценки не приведены. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • определение тональности публикаций Reddit
  • классификация пользовательских отзывов по тональности
  • анализ эмоциональной окраски коротких текстов

Ограничения

Данные обучения и состав классов не описаны, поэтому качество на других источниках и типах текстов не установлено. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

finetuning-sentiment-model-reddit-data

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

  • Loss: 0.4271
  • Accuracy: 0.8845
  • F1: 0.8845

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: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 4

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

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
DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов
41e06e2

0 моделей

    Создать бенчмарк