Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 137 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 30 мая 2022

Ссылки

Hugging Face

sarcasm-detection-Bert-base-uncased

jkhan447

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная BERT-модель для выявления сарказма в тексте.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 мая 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

Модель jkhan447/sarcasm-detection-Bert-base-uncased — дообученная версия BERT base uncased для классификации текстов и выявления сарказма. Она принимает текст и возвращает метку класса. Модель содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру BertForSequenceClassification и поддерживает контекст до 512 токенов.

В README указана точность 0,7127 на оценочном наборе, однако описание набора данных отсутствует, поэтому этот результат нельзя переносить на другие данные без проверки. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Сценарии применения

Определение саркастичных сообщений в пользовательских комментариях
Фильтрация саркастичных публикаций в социальных сетях
Разметка текстов по наличию сарказма
Анализ тона коротких текстовых сообщений

Ограничения

В README не описаны обучающие данные, методика оценки и назначение классов; указанная точность 0,7127 относится только к оценочному набору. Контекст ограничен 512 токенами.

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 II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sarcasm-detection-Bert-base-uncased

This model is a fine-tuned version of bert-base-uncased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 3.0623
Accuracy: 0.7127

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: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 50

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: 0a9fcd1