/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
454 млн
Архитектура
roberta · dense
Базовая модель
deproberta-large-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
16 дек 2022

deproberta-large-depression

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель классифицирует англоязычные публикации в социальных сетях по уровню признаков депрессии: отсутствуют, умеренные или тяжёлые.

619скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены4 янв 2024

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

Это дообученная модель DepRoBERTa от автора rafalposwiata для определения уровня депрессии по публикациям в социальных сетях на английском языке. Модель относит текст к одному из трёх классов: отсутствие депрессии, умеренный или тяжёлый уровень.

Модель основана на архитектуре RoBERTa и содержит 454,1 млн параметров. Она предназначена для классификации коротких текстов; нативный контекст составляет 514 токенов. Модель участвовала в решении, занявшем первое место в задаче LT-EDI-ACL2022 по выявлению признаков депрессии в текстах социальных сетей.

Подходит для исследовательского анализа текстов и автоматической разметки публикаций, но предсказания не являются клиническим диагнозом. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • Классификация публикаций в соцсетях по уровню признаков депрессии
  • Автоматическая разметка англоязычных текстов для исследований депрессии
  • Анализ текстов социальных сетей в задаче LT-EDI-ACL2022

Ограничения

Модель предназначена для текстов социальных сетей на английском языке и ограничена контекстом в 514 токенов. Её классификация не заменяет клиническую оценку или диагноз.

Для каких профессий подходит3

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

Fine-tuned DepRoBERTa model for detecting the level of depression as not depression, moderate or severe, based on social media posts in English.

Model was part of the winning solution for the Shared Task on Detecting Signs of Depression from Social Media Text at LT-EDI-ACL2022.

More information can be found in the following paper: OPI@LT-EDI-ACL2022: Detecting Signs of Depression from Social Media Text using RoBERTa Pre-trained Language Models.

If you use this model, please cite:

@inproceedings{poswiata-perelkiewicz-2022-opi,
    title = "{OPI}@{LT}-{EDI}-{ACL}2022: Detecting Signs of Depression from Social Media Text using {R}o{BERT}a Pre-trained Language Models",
    author = "Po{\'s}wiata, Rafa{\l} and Pere{\l}kiewicz, Micha{\l}",
    booktitle = "Proceedings of the Second Workshop on Language Technology for Equality, Diversity and Inclusion",
    month = may,
    year = "2022",
    address = "Dublin, Ireland",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2022.ltedi-1.40",
    doi = "10.18653/v1/2022.ltedi-1.40",
    pages = "276--282",
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
8140a26

0 моделей