Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 152 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: roberta · dense
Опубликована: 30 мая 2022

Ссылки

Hugging Face

sarcasm-detection-RoBerta-base

jkhan447

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на базе RoBERTa модель для классификации текста и выявления сарказма.

15скачиваний 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

jkhan447/sarcasm-detection-RoBerta-base — модель классификации текста на основе RoBERTa, дообученная для распознавания сарказма. Она предназначена для определения саркастических высказываний в текстах. Модель содержит 151,8 млн параметров, принимает текст с контекстом до 514 токенов и распространяется в формате PyTorch по лицензии MIT.

В README указана точность 0,7273 на оценочном наборе данных, однако описание обучающего набора отсутствует, а значение loss составляет 2,8207. Эти результаты не дают полной картины качества и могут не отражать работу на других типах текстов.

Сценарии применения

выявление саркастических сообщений в соцсетях
анализ тональности отзывов с учетом сарказма
фильтрация саркастических комментариев
разметка текстов для анализа мнений

Ограничения

В README указан результат accuracy 0,7273, но не описаны набор данных и ограничения применения; качество на других типах текстов не установлено. Значение loss 2,8207 также приведено без дополнительных пояснений.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели 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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

sarcasm-detection-RoBerta-base

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

Loss: 2.8207
Accuracy: 0.7273

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: RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов: 85b90e7