/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
433 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bert-large-portuguese-cased
Опубликована
11 фев 2023

toxic-comment-classification

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель на основе BERT-Large классифицирует текст на португальском языке для выявления токсичных и оскорбительных комментариев.

149скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены11 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 dougtrajano/toxic-comment-classification — дообученная Doug Trajano версия BERT-Large для бразильского португальского языка. Она классифицирует текст по категориям токсичности, в том числе распознаёт оскорбительную речь и язык ненависти. Модель обучена на наборе OLID-BR; для оценки указаны accuracy 0,8547 и F1 0,8549.

Модель содержит 433,2 млн параметров, принимает текст длиной до 512 токенов и выдаёт метки классификации. Опубликована в форматах PyTorch и Safetensors. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • выявление оскорблений в комментариях на португальском языке
  • модерация пользовательских сообщений на бразильском португальском
  • поиск языка ненависти в текстах
  • классификация токсичности публикаций в социальных сетях

Ограничения

Результаты оценки получены на OLID-BR и могут не переноситься на другие источники текста или разновидности португальского языка. В README не приведены сведения о метках классов и подробных ограничениях применения.

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

dougtrajano/toxic-comment-classification

This model is a fine-tuned version of neuralmind/bert-large-portuguese-cased on the OLID-BR dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.4102
  • Accuracy: 0.8547
  • F1: 0.8549
  • Precision: 0.8669
  • Recall: 0.8547

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 3.255788747459486e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 1993
  • optimizer: Adam with betas=(0.8445637934160373,0.8338816842140165) and epsilon=2.527092625455385e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 30
  • label_smoothing_factor: 0.07158711257743958

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracyF1PrecisionRecall
0.44651.014080.41020.85470.85490.86690.8547
0.38392.028160.48140.85090.84970.85320.8509
0.39453.042240.63620.80020.79180.82580.8002
0.36434.056320.49610.82480.82110.83490.8248
0.33455.070400.52670.85280.85320.85700.8528
0.30536.084480.59020.80020.79110.82920.8002

Framework versions

  • Transformers 4.26.1
  • Pytorch 1.10.2+cu113
  • Datasets 2.9.0
  • Tokenizers 0.13.2

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
ToxicityTypeForSequenceClassification
Ревизия весов
7dc027b

0 моделей