/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
454 млн
Архитектура
roberta · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
9 дек 2022

deproberta-large-v1

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Англоязычная модель RoBERTa-large, дополнительно обученная на публикациях Reddit для работы с текстами о депрессии и заполнения пропусков.

127скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

DepRoBERTa — языковая модель на базе RoBERTa-large, разработанная для работы с текстами, связанными с депрессией. Авторы дополнительно предварительно обучили её на публикациях Reddit с признаками депрессивного содержания. Модель использовалась в решении, занявшем первое место в соревновании LT-EDI-ACL2022 по выявлению признаков депрессии в текстах социальных сетей.

Модель имеет архитектуру RoBERTaForMaskedLM, содержит 454,1 млн параметров и принимает последовательности длиной до 514 токенов. В Hugging Face она опубликована в форматах PyTorch и safetensors, а основная задача в метаданных — fill-mask. Её можно применять для заполнения замаскированных фрагментов текста и как основу для анализа публикаций, связанных с выявлением признаков депрессии.

Модель ориентирована на английские тексты. Результаты анализа таких публикаций не являются диагнозом и требуют осторожной интерпретации; README не сообщает условия лицензирования модели.

Сценарии применения

  • заполнение пропущенных слов в англоязычных публикациях о депрессии
  • анализ текстов социальных сетей для выявления признаков депрессии
  • адаптация языковой модели для исследований текстов о психическом здоровье

Ограничения

Задача fill-mask сама по себе не выдаёт диагноз или классификацию депрессии; применение для выявления признаков требует подходящей методики и осторожной интерпретации. Условия лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

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

DepRoBERTa

DepRoBERTa (RoBERTa for Depression Detection) - language model based on RoBERTa-large and further pre-trained on depressive posts from Reddit.

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 · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RobertaForMaskedLM
Ревизия весов
1ab80f7

0 моделей