/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
205 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
11 мар 2022

mahahate-bert

Классификация текстаТекст → label

Дообученная MahaBERT для выявления языка ненависти в сообщениях на маратхи.

102скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 июн 2023

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

MahaHate-BERT — модель классификации текста, разработанная L3Cube-Pune для выявления языка ненависти в сообщениях на маратхи. Это дообученная MahaBERT на основе l3cube-pune/marathi-bert, обученная на наборе L3Cube-MahaHate с сообщениями из Twitter. Модель относит текст к одному из двух классов: hate (LABEL_1) или not (LABEL_0).

Модель предназначена для анализа публикаций на маратхи и автоматической маркировки сообщений с языком ненависти. Архитектура — BERT для классификации последовательностей; размер составляет 205,1 млн параметров, максимальная длина контекста — 512 токенов. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • выявление языка ненависти в сообщениях на маратхи
  • модерация маратхиязычных публикаций в социальных сетях
  • классификация твитов на содержащие и не содержащие язык ненависти

Ограничения

Модель обучена для бинарной классификации текста на маратхи и предназначена для выявления языка ненависти; качество на других языках и типах текста не подтверждено. Максимальная длина контекста — 512 токенов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

MahaHate-BERT

MahaHate-BERT (Marathi Hate speech identification) is a MahaBERT(l3cube-pune/marathi-bert) model fine-tuned on L3Cube-MahaHate - a Marathi tweet-based hate speech detection dataset. This is a two-class model with labels as hate (LABEL_1) and not (LABEL_0). The 4-class model can be found here

[dataset link] (https://github.com/l3cube-pune/MarathiNLP)

More details on the dataset, models, and baseline results can be found in our [paper] (https://arxiv.org/abs/2203.13778)

@inproceedings{patil2022l3cube,
  title={L3Cube-MahaHate: A Tweet-based Marathi Hate Speech Detection Dataset and BERT Models},
  author={Patil, Hrushikesh and Velankar, Abhishek and Joshi, Raviraj},
  booktitle={Proceedings of the Third Workshop on Threat, Aggression and Cyberbullying (TRAC 2022)},
  pages={1--9},
  year={2022}
}

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
ec2d15f

0 моделей