/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bert-base-uncased
Опубликована
26 сен 2023

news-category-classifier-distilbert

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Дообученная BERT-модель для определения категории новости по её тексту.

420скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены19 окт 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 dima806/news-category-classifier-distilbert классифицирует текст новостей по категориям. Это дообученная для классификации последовательностей модель на базе google-bert/bert-base-uncased, разработанная автором репозитория dima806. Она принимает текст и возвращает категорию новости. Модель использует архитектуру BERT и доступна в форматах PyTorch и Safetensors; размер составляет 136,7 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов.

Модель предназначена для автоматической тематической сортировки новостных материалов и категоризации текстов в новостных потоках. Базовая модель англоязычная, поэтому классификатор ориентирован на английский текст. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • автоматическая категоризация новостных статей
  • сортировка новостей по тематическим разделам
  • разметка новостных публикаций для каталога или архива

Ограничения

Рассчитана на английский текст; контекст ограничен 512 токенами. README не сообщает точный список категорий и метрики качества.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Returns news category given text.

See https://www.kaggle.com/code/dima806/news-category-classification-distilbert for more details.

Classification report:

                precision    recall  f1-score   support

          ARTS     0.4985    0.5629    0.5288       302
ARTS & CULTURE     0.5061    0.4627    0.4834       268
  BLACK VOICES     0.5903    0.4776    0.5280       917
      BUSINESS     0.6136    0.5659    0.5888      1198
       COLLEGE     0.5043    0.5066    0.5054       229
        COMEDY     0.5990    0.5630    0.5804      1080
         CRIME     0.6365    0.6615    0.6488       712
CULTURE & ARTS     0.7133    0.4744    0.5698       215
       DIVORCE     0.8498    0.8015    0.8249       685
     EDUCATION     0.5000    0.5025    0.5012       203
 ENTERTAINMENT     0.7383    0.8146    0.7745      3473
   ENVIRONMENT     0.5490    0.5433    0.5461       289
         FIFTY     0.6107    0.3250    0.4242       280
  FOOD & DRINK     0.7514    0.8320    0.7897      1268
     GOOD NEWS     0.4676    0.2321    0.3103       280
         GREEN     0.4685    0.5401    0.5018       524
HEALTHY LIVING     0.5669    0.4712    0.5147      1339
 HOME & LIVING     0.8267    0.8113    0.8189       864
        IMPACT     0.5000    0.3702    0.4254       697
 LATINO VOICES     0.6066    0.5664    0.5858       226
         MEDIA     0.6136    0.5688    0.5903       589
         MONEY     0.6193    0.5840    0.6012       351
     PARENTING     0.6711    0.7673    0.7160      1758
       PARENTS     0.5094    0.4475    0.4764       791
      POLITICS     0.8154    0.8365    0.8258      7120
  QUEER VOICES     0.7949    0.7392    0.7660      1269
      RELIGION     0.6681    0.6097    0.6376       515
       SCIENCE     0.6370    0.6327    0.6348       441
        SPORTS     0.7628    0.8079    0.7847      1015
         STYLE     0.6343    0.6231    0.6286       451
STYLE & BEAUTY     0.8656    0.8894    0.8773      1962
         TASTE     0.4701    0.4320    0.4502       419
          TECH     0.6188    0.5952    0.6068       420
 THE WORLDPOST     0.5786    0.5825    0.5806       733
        TRAVEL     0.8501    0.8596    0.8548      1980
     U.S. NEWS     0.4256    0.3018    0.3532       275
      WEDDINGS     0.8320    0.8810    0.8558       731
    WEIRD NEWS     0.5030    0.4559    0.4783       555
      WELLNESS     0.7272    0.8459    0.7821      3589
         WOMEN     0.4841    0.4062    0.4417       714
    WORLD NEWS     0.4936    0.4682    0.4806       660
     WORLDPOST     0.6840    0.6376    0.6600       516

      accuracy                         0.7073     41903
     macro avg     0.6275    0.5966    0.6080     41903
  weighted avg     0.7007    0.7073    0.7017     41903

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
a5d6e7f

0 моделей