/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
roberta · dense
Опубликована
20 мар 2022

roberta-finetuned-CPV_Spanish

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Модель RoBERTa классифицирует испанские документы о государственных закупках по дивизионам CPV, предсказывая первые две цифры кода.

83скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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

mnavas/roberta-finetuned-CPV_Spanish — модель на базе PlanTL-GOB-ES/roberta-base-bne, дообученная для классификации испанских документов о государственных закупках. Она предсказывает первые две цифры кодов CPV, относящие закупку к одной из товарных или сервисных категорий; обучение проводилось на наборе документов по закупкам за 2019 год. Модель построена на RoBERTa, содержит 151,8 млн параметров и принимает текст с контекстом до 514 токенов.

Модель предназначена для предварительной категоризации закупок по CPV, например, при обработке объявлений и документов закупочных процедур. Она классифицирует только уровень дивизионов по первым двум цифрам кода, поэтому не заменяет определение полного CPV-кода. Опубликована по лицензии Apache 2.0.

Сценарии применения

  • Автоматическая категоризация испанских закупок по дивизионам CPV
  • Предварительная разметка объявлений о государственных тендерах
  • Группировка закупочных документов по товарным и сервисным категориям
  • Фильтрация закупок по укрупнённым категориям CPV

Ограничения

Предсказывает только первые две цифры CPV и обучена на данных испанских государственных закупок за 2019 год; качество на других периодах и типах текстов в доступной карточке не описано.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

roberta-finetuned-CPV_Spanish

This model is a fine-tuned version of PlanTL-GOB-ES/roberta-base-bne on a dataset derived from Spanish Public Procurement documents from 2019. The whole fine-tuning process is available in the following Kaggle notebook.

It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0465
  • F1: 0.7918
  • Roc Auc: 0.8860
  • Accuracy: 0.7376
  • Coverage Error: 10.2744
  • Label Ranking Average Precision Score: 0.7973

Intended uses & limitations

This model only predicts the first two digits of the CPV codes. The list of divisions CPV codes is the following:

DivisionEnglishSpanish
03Agricultural, farming, fishing, forestry and related productsProductos de la agricultura, ganadería, pesca, silvicultura y productos afines
09Petroleum products, fuel, electricity and other sources of energyDerivados del petróleo, combustibles, electricidad y otras fuentes de energía
14Mining, basic metals and related productsProductos de la minería, de metales de base y productos afines
15Food, beverages, tobacco and related productsAlimentos, bebidas, tabaco y productos afines
16Agricultural machineryMaquinaria agrícola
18Clothing, footwear, luggage articles and accessoriesPrendas de vestir, calzado, artículos de viaje y accesorios
19Leather and textile fabrics, plastic and rubber materialsPiel y textiles, materiales de plástico y caucho
22Printed matter and related productsImpresos y productos relacionados
24Chemical productsProductos químicos
30Office and computing machinery, equipment and supplies except furniture and software packagesMáquinas, equipo y artículos de oficina y de informática, excepto mobiliario y paquetes de software
31Electrical machinery, apparatus, equipment and consumables; lightingMáquinas, aparatos, equipo y productos consumibles eléctricos; iluminación
32Radio, television, communication, telecommunication and related equipmentEquipos de radio, televisión, comunicaciones y telecomunicaciones y equipos conexos
33Medical equipments, pharmaceuticals and personal care productsEquipamiento y artículos médicos, farmacéuticos y de higiene personal
34Transport equipment and auxiliary products to transportationEquipos de transporte y productos auxiliares
35Security, fireEquipo de seguridad, extinción de incendios, policía y defensa
37Musical instruments, sport goods, games, toys, handicraft, art materials and accessoriesInstrumentos musicales, artículos deportivos, juegos, juguetes, artículos de artesanía, materiales artísticos y accesorios
38Laboratory, optical and precision equipments (excl. glasses)Equipo de laboratorio, óptico y de precisión (excepto gafas)
39Furniture (incl. office furniture), furnishings, domestic appliances (excl. lighting) and cleaning productsMobiliario (incluido el de oficina), complementos de mobiliario, aparatos electrodomésticos (excluida la iluminación) y productos de limpieza
41Collected and purified waterAgua recogida y depurada
42Industrial machineryMaquinaria industrial
43Machinery for mining, quarrying, construction equipmentMaquinaria para la minería y la explotación de canteras y equipo de construcción
44Construction structures and materials; auxiliary products to construction (except electric apparatus)Estructuras y materiales de construcción; productos auxiliares para la construcción (excepto aparatos eléctricos)
45Construction workTrabajos de construcción
48Software package and information systemsPaquetes de software y sistemas de información
50Repair and maintenance servicesServicios de reparación y mantenimiento
51Installation services (except software)Servicios de instalación (excepto software)
55Hotel, restaurant and retail trade servicesServicios comerciales al por menor de hostelería y restauración
60Transport services (excl. Waste transport)Servicios de transporte (excluido el transporte de residuos)
63Supporting and auxiliary transport services; travel agencies servicesServicios de transporte complementarios y auxiliares; servicios de agencias de viajes
64Postal and telecommunications servicesServicios de correos y telecomunicaciones
65Public utilitiesServicios públicos
66Financial and insurance servicesServicios financieros y de seguros
70Real estate servicesServicios inmobiliarios
71Architectural, construction, engineering and inspection servicesServicios de arquitectura, construcción, ingeniería e inspección
72IT services: consulting, software development, Internet and supportServicios TI: consultoría, desarrollo de software, Internet y apoyo
73Research and development services and related consultancy servicesServicios de investigación y desarrollo y servicios de consultoría conexos
75Administration, defence and social security servicesServicios de administración pública, defensa y servicios de seguridad social
76Services related to the oil and gas industryServicios relacionados con la industria del gas y del petróleo
77Agricultural, forestry, horticultural, aquacultural and apicultural servicesServicios agrícolas, forestales, hortícolas, acuícolas y apícolas
79Business services: law, marketing, consulting, recruitment, printing and securityServicios a empresas: legislación, mercadotecnia, asesoría, selección de personal, imprenta y seguridad
80Education and training servicesServicios de enseñanza y formación
85Health and social work servicesServicios de salud y asistencia social
90Sewage, refuse, cleaning and environmental servicesServicios de alcantarillado, basura, limpieza y medio ambiente
92Recreational, cultural and sporting servicesServicios de esparcimiento, culturales y deportivos
98Other community, social and personal servicesOtros servicios comunitarios, sociales o personales

Training and evaluation data

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossF1Roc AucAccuracyCoverage ErrorLabel Ranking Average Precision Score
0.03541.090540.03620.75600.83750.696314.08350.7357
0.03112.0181080.03310.77560.85350.720712.78800.7633
0.02353.0271620.03330.78230.87050.728311.51790.7811
0.01574.0362160.03480.78210.86990.727411.58360.7798
0.0115.0452700.03770.77990.87870.723910.91730.7841
0.0086.0543240.03950.78540.87870.730910.90420.7879
0.00427.0633780.04210.78720.88230.730010.56870.7903
0.00258.0724320.04390.78840.88670.730510.22200.7934
0.00159.0814860.04560.78890.88720.731610.17810.7945
0.00110.0905400.04650.79180.88600.737610.27440.7973

Framework versions

  • Transformers 4.16.2
  • Pytorch 1.9.1
  • Datasets 1.18.4
  • Tokenizers 0.11.6

Aknowledgments

This work has been supported by NextProcurement European Action (grant agreement INEA/CEF/ICT/A2020/2373713-Action 2020-ES-IA-0255) and the Madrid Government (Comunidad de Madrid-Spain) under the Multiannual Agreement with Universidad Politécnica de Madrid in the line Support for R&D projects for Beatriz Galindo researchers, in the context of the V PRICIT (Regional Programme of Research and Technological Innovation). We also acknowledge the participation of Jennifer Tabita for the preparation of the initial set of notebooks, and the AI4Gov master students from the first cohort for their validation of the approach. Source of the data: Ministerio de Hacienda.

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
a328259

0 моделей