/ Модель

Характеристики

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

da-subjectivivity-classification-base

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель BERT для классификации датского текста как субъективного или объективного.

977скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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

Danish BERT Tone — модель на базе BERT, разработанная Alexandra Institute путём дообучения предварительно обученного датского BERT от BotXO. Она классифицирует датский текст как субъективный или объективный и подходит для анализа тональности высказываний, например сообщений в социальных сетях и фрагментов парламентских дебатов. Модель содержит 137,8 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и доступна в форматах PyTorch, Safetensors и TensorFlow.

Для обучения использованы наборы DDSC/twitter-sent и DDSC/europarl. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Она предназначена для датского языка; результаты на других языках и для текстов за пределами обучающих сценариев могут быть ненадёжными.

Сценарии применения

  • определение субъективности в датских сообщениях в соцсетях
  • выделение объективных высказываний в датских текстах
  • анализ субъективности парламентских дебатов на датском языке

Ограничения

Модель рассчитана на датский язык и обучена на данных Twitter и EuroParl; точность для других языков и иных типов текстов не подтверждена. Максимальная длина входа составляет 512 токенов.

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 Tone for the detection of subjectivity/objectivity

The BERT Tone model detects whether a text (in Danish) is subjective or objective. The model is based on the finetuning of the pretrained Danish BERT model by BotXO.

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-subjectivivity-classification-base")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("alexandrainst/da-subjectivivity-classification-base")

Training data

The data used for training come from the Twitter Sentiment and EuroParl sentiment 2 datasets.

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
79902f0

0 моделей