/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
10 мар 2022

autonlp-cat333-624217911

Классификация текстаТекст → label4 профессии

Китайскоязычный BERT-классификатор для отнесения текста к одному из нескольких классов.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 мар 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 kyleinincubated/autonlp-cat333-624217911 — классификатор текста на базе BERT, автоматически обученный с помощью AutoNLP для многоклассовой классификации. Число параметров составляет 129,5 млн, контекст — до 512 токенов. В карточке указан китайский язык; обучение связано с набором данных kyleinincubated/autonlp-data-cat333.

Модель предназначена для присвоения тексту одного из нескольких классов. Валидационная точность составляет около 0,91, взвешенная F1-мера — около 0,91, а macro F1 — около 0,74, что указывает на более слабые результаты по усреднению классов. Доступ к модели описан через API Hugging Face. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • классификация китайских текстов по категориям
  • автоматическая разметка текстов на классы
  • присвоение категории короткому сообщению

Ограничения

Macro F1 около 0,74 заметно ниже взвешенной F1 около 0,91, поэтому качество может различаться между классами. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит4

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

Model Trained Using AutoNLP

  • Problem type: Multi-class Classification
  • Model ID: 624217911
  • CO2 Emissions (in grams): 2.267288583123193

Validation Metrics

  • Loss: 0.39670249819755554
  • Accuracy: 0.9098901098901099
  • Macro F1: 0.7398394202169645
  • Micro F1: 0.9098901098901099
  • Weighted F1: 0.9073329464119164
  • Macro Precision: 0.7653753530396269
  • Micro Precision: 0.9098901098901099
  • Weighted Precision: 0.9096917983040914
  • Macro Recall: 0.7382843728794468
  • Micro Recall: 0.9098901098901099
  • Weighted Recall: 0.9098901098901099

Usage

You can use cURL to access this model:

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoNLP"}' https://api-inference.huggingface.co/models/kyleinincubated/autonlp-cat333-624217911

Or Python API:

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("kyleinincubated/autonlp-cat333-624217911", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kyleinincubated/autonlp-cat333-624217911", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("I love AutoNLP", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)

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
b20e6ae

0 моделей