/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

da-binary-emotion-classification-base

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Датская BERT-модель определяет, выражает ли текст эмоции.

1 477скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены20 сен 2023

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 Danish BERT for emotion detection разработана Alexandra Institute и предназначена для бинарной классификации датского текста: определяет, является ли текст эмоциональным. Это дообученная на вручную размеченных данных из социальных сетей модель BERT, основанная на предварительно обученном датском BERT от BotXO. Она подходит для анализа коротких публикаций и сообщений на датском языке.

Модель содержит 137,8 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow. Обучающие данные были подготовлены совместно с Danmarks Radio и публично не опубликованы. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • определение эмоциональности датских публикаций в соцсетях
  • фильтрация датских сообщений по наличию эмоций
  • анализ эмоционального содержания датских пользовательских текстов

Ограничения

Модель различает только эмоциональный и неэмоциональный текст, а не отдельные категории эмоций. Обучающие данные не опубликованы, поэтому их нельзя независимо изучить.

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

Danish BERT for emotion detection

The BERT Emotion model detects whether a Danish text is emotional or not. It is based on the pretrained Danish BERT model by BotXO which has been fine-tuned on social media data.

See the DaNLP documentation for more details.

Here is how to use the model:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("alexandrainst/da-binary-emotion-classification-base")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("alexandrainst/da-binary-emotion-classification-base")

Training data

The data used for training has not been made publicly available. It consists of social media data manually annotated in collaboration with Danmarks Radio.

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
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
857d7a8

0 моделей