BERT-модель для классификации текстовых описаний событий на конфликтные и неконфликтные.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Conflibert-binary-classification — модель классификации текста, разработанная на основе ConfliBERT и дообученная для различения событий конфликта и отсутствия конфликта. Она предназначена для анализа текстовых описаний событий и отнесения их к одному из двух классов.
Модель использует архитектуру BERT с головой классификации последовательностей и содержит 136,3 млн параметров. Максимальная длина контекста — 512 токенов. Веса доступны в формате Safetensors; лицензия — GPL-3.0. Базовая модель — eventdata-utd/ConfliBERT-scr-uncased.
Модель специализирована на текстах о политических конфликтах и насилии. Карточка не сообщает результаты оценки качества или подробности о поддерживаемых языках, поэтому переносить её на другие тематические области или языки следует с осторожностью.
Контекст ограничен 512 токенами. В карточке не приведены метрики качества и сведения о поддерживаемых языках.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Conflibert-binary-classification is built upon the foundational Conflibert model. Through rigorous fine-tuning, this enhanced model demonstrates superior capabilities in classifying between conflict and non-conflict events.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…