/ Модель

Характеристики

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

da-emotion-classification-base

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Датская BERT-модель определяет одну из восьми категорий эмоций в тексте, например в публикациях социальных сетей.

1 247скачиваний за 30 дней1лайквеса 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 alexandrainst/da-emotion-classification-base — датская BERT-модель, разработанная Alexandra Institute и предназначенная для классификации эмоций в тексте. Она относит датский текст к одному из восьми классов: радость/спокойствие, доверие/принятие, ожидание/интерес, удивление/изумление, гнев/раздражение, презрение/неприязнь, грусть и страх/беспокойство.

Модель основана на предварительно обученной датской BERT-модели BotXO и дообучена на вручную размеченных публикациях из социальных сетей. В описании рекомендуется сначала определить, содержит ли текст эмоцию, с помощью отдельной бинарной модели эмоций, а затем использовать эту модель для определения типа эмоции. Архитектура — BERT для классификации последовательностей, размер — 137,8 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель рассчитана на датский язык и подходит для анализа эмоциональной окраски сообщений в социальных сетях. Обучающие данные не опубликованы. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • классификация эмоций в датских публикациях социальных сетей
  • определение гнева, грусти или страха в датских сообщениях
  • анализ эмоциональной реакции пользователей на публикацию
  • разметка датских текстов по восьми категориям эмоций

Ограничения

Модель предназначена для датских текстов и ожидает предварительного определения наличия эмоции бинарной моделью. Обучающие данные не опубликованы.

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 classification

The BERT Emotion model classifies a Danish text in one of the following class:

  • Glæde/Sindsro
  • Tillid/Accept
  • Forventning/Interrese
  • Overasket/Målløs
  • Vrede/Irritation
  • Foragt/Modvilje
  • Sorg/trist
  • Frygt/Bekymret

It is based on the pretrained Danish BERT model by BotXO which has been fine-tuned on social media data.

This model should be used after detecting whether the text contains emotion or not, using the binary BERT Emotion model.

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-emotion-classification-base")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("alexandrainst/da-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
673d12b

0 моделей