/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
212 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
28 мар 2024

dictabert-sentiment

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель BERT для классификации тональности текстов на иврите.

68скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 апр 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

DictaBERT Sentiment — дообученная модель семейства BERT для анализа тональности текстов на современном иврите. Её разработала команда Dicta для проекта по обработке иврита и арабского языка; модель обучена на датасете HebrewSentiment и предназначена для классификации текста по тональности.

Модель принимает текстовые последовательности и выдаёт метки классов тональности. Архитектура — BertForSequenceClassification, размер — 211,6 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. Модель можно использовать через Transformers для определения тональности отдельных фраз и текстов на иврите.

В карточке заявлено свободное использование; лицензия — CC BY 4.0. Модель специализирована на иврите, поэтому её результаты для других языков не подтверждены. Качество может зависеть от тематики и стиля текста.

Сценарии применения

  • определение тональности коротких сообщений на иврите
  • классификация отзывов на иврите по тональности
  • анализ эмоциональной окраски предложений на иврите

Ограничения

Предназначена для иврита; качество работы на других языках не подтверждено. Результаты могут зависеть от тематики и стиля текста.

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

DictaBERT: A State-of-the-Art BERT Suite for Modern Hebrew

State-of-the-art language model for Hebrew.

This is the fine-tuned BERT-base model for the sentiment-analysis task on the HebrewSetniment dataset release by the Israeli National Program for Hebrew and Arabic NLP.

For the bert-base models for other tasks, see here.

Sample usage:

from transformers import pipeline

oracle = pipeline('sentiment-analysis', model='dicta-il/dictabert-sentiment')

sentence = '''אני מאוד שמח שהמודל הזה משוחרר לשימוש חופשי'''
oracle(sentence)

Output:

[
    {
        "label": "Positive",
        "score": 0.9999868869781494
    }
]

Citation

If you use DictaBERT in your research, please cite DictaBERT: A State-of-the-Art BERT Suite for Modern Hebrew

BibTeX:

@misc{shmidman2023dictabert,
      title={DictaBERT: A State-of-the-Art BERT Suite for Modern Hebrew}, 
      author={Shaltiel Shmidman and Avi Shmidman and Moshe Koppel},
      year={2023},
      eprint={2308.16687},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

License

Shield: CC BY 4.0

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

CC BY 4.0

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
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
a61e139

0 моделей