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-CR

jkhan447

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная модель BERT для классификации текста и выявления сарказма.

20скачиваний 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-CR — дообученная версия bert-base-uncased для классификации текста и выявления сарказма. Она содержит 136,7 млн параметров, построена на архитектуре BERT и принимает последовательности длиной до 512 токенов. На указанном в карточке наборе для оценки достигла точности 0,7187; подробности о данных и методике оценки не приведены.

Модель можно применять для автоматической разметки саркастичных высказываний в текстах. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Область применения и ограничения сверх приведённых результатов не описаны.

Сценарии применения

выявление сарказма в комментариях
разметка саркастичных сообщений в социальных сетях
классификация пользовательских отзывов по наличию сарказма

Ограничения

В карточке указана точность 0,7187, но не приведены описание оценочного набора и методика измерения. Поддерживаемые языки и подробные ограничения не описаны.

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-CR

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: 3.2057
Accuracy: 0.7187

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: b2ec4d9