Model Card for Model ID
Model klasifikasi kode kelompok KBLI (5 digit).
++untuk label encoder
import joblib
le = joblib.load("label_encoder_base_p2_augmented.pkl")
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 152 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- bert · dense
- Базовая модель
- indobert-base-p2
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 28 мар 2025
Ссылки
IndoBERTkbli
Дообученная индонезийская BERT-модель для классификации текстовых описаний видов деятельности по категориям KBLI.
350скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 апр 2025
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
ketut/IndoBERTkbli — модель классификации текста на основе BERT, дообученная автором Ketut Artayasa на indobenchmark/indobert-base-p2. Она предназначена для классификации текстов на индонезийском языке; название и карточка связаны с KBLI, индонезийской классификацией видов деятельности. Модель содержит 151,6 млн параметров, использует архитектуру BertForSequenceClassification и принимает последовательности длиной до 512 токенов.
Модель подходит для присвоения категории KBLI текстовому описанию деятельности. Доступна через Transformers; веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит подробностей о наборе данных, метриках качества или конкретной схеме меток.
Сценарии применения
- классификация описания бизнеса по категории KBLI
- подбор кода KBLI по текстовому описанию деятельности
- автоматическая категоризация индонезийских описаний компаний
Ограничения
Карточка не сообщает метрики качества, обучающие данные и точную схему категорий; пригодность предсказаний для конкретного применения следует проверять на целевых данных. Контекст ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 232f2b2