Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 137 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 8 июн 2022

Ссылки

Hugging Face

mental_health_trainer

edmundhui

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на публикациях Reddit модель BERT для классификации текстов о психическом здоровье.

10скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены21 июн 2022

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

edmundhui/mental_health_trainer — модель классификации текста на основе BERT, дообученная автором на наборе reddit_mental_health_posts. Она предназначена для классификации текстов о психическом здоровье. Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch.

Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает метки классов, метрики качества и оценку пригодности для клинического использования; результаты не следует считать медицинским заключением.

Сценарии применения

классификация публикаций о психическом здоровье
анализ текстов с Reddit о психическом здоровье
сортировка текстов по категориям психического здоровья

Ограничения

В карточке нет сведений о категориях классификации, метриках качества и результатах оценки. Модель не следует использовать как замену клинической оценке.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mental_health_trainer

This model is a fine-tuned version of bert-base-uncased on the reddit_mental_health_posts

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: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3.0

Training results

Framework versions

Transformers 4.19.2
Pytorch 1.11.0+cu113
Datasets 2.2.2
Tokenizers 0.12.1

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: 0ea11c1