/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Опубликована
3 авг 2023

bert-sdg-french

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Французская BERT-модель для классификации текстов по целям устойчивого развития ООН.

39скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены11 авг 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

ilovebots/bert-sdg-french — модель классификации текстов по целям устойчивого развития (ЦУР) ООН, разработанная в Университете Лаваля. Это дообученная для французского языка модель BERT, созданная на базе dbmdz/bert-base-french-europeana-cased и обученная на франкоязычных данных OSDG-CD, дополненных метками ЦУР. Модель принимает текст и определяет его связь с целями устойчивого развития; в карточке указана точность 0,84.

Модель содержит 137,8 млн параметров, использует архитектуру BertForSequenceClassification и поддерживает контекст до 512 токенов. Доступны веса PyTorch и Safetensors. Лицензия MIT разрешает использование модели на её условиях.

Сценарии применения

  • определение целей устойчивого развития, затронутых в документе
  • классификация французских новостных статей по целям ООН
  • анализ связи публикаций с повесткой устойчивого развития

Ограничения

Модель рассчитана на французский язык и контекст до 512 токенов; указанная точность 0,84 сама по себе не гарантирует качество на иных корпусах и сценариях.

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

ilovebots/bert-sdg-french

Ce modèle permet de classer les textes en fonction des objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies.

Source: https://www.un.org/development/desa/disabilities/about-us/sustainable-development-goals-sdgs-and-disability.html

Détails du modèle

Description du modèle

Ce modèle de classification de texte a été développé en fine-tuning le modèle pré-entraîné dbmdz/bert-base-french-europeana-cased. Les données d'entraînement de ce modèle affiné proviennent de l'ensemble de données communautaires OSDG (OSDG-CD) accessible au public à l'adresse https://zenodo.org/record/5550238#.ZBulfcJByF4. Ce modèle a été réalisé dans le cadre d'une recherche universitaire à l'Université Laval. L'objectif était de créer un modèle de classification de texte SDG basé sur transformers en français. Les principaux détails du modèle sont mis en évidence ci-dessous :

  • Model type: Text classification
  • Language(s) (NLP): French
  • License: mit
  • Finetuned from model : dbmdz/bert-base-french-europeana-cased

Model Sources

How to Get Started with the Model

Utilisez le code ci-dessous pour commencer à utiliser le modèle.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ilovebots/bert-sdg-french")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ilovebots/bert-sdg-french")

Training Data

La base disponible dans https://zenodo.org/record/5550238#.ZBulfcJByF4 a été enrichie des objectifs de développement durable des Nations Unies et traduite en en français.

Training Hyperparameters

  • Num_epoch = 4
  • Learning rate = 2e-5
  • Epsilon = 1e-8
  • Optimizer = AdamW
  • Batch size = 32
  • Seed random = 42

Evaluation

Metrics

  • Accuracy = 0.84

Citation

Martinez, D.F. (2023). SDG classification with BERT. https://huggingface.co/ilovebots/bert-sdg-french

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
8eaf2e6

0 моделей