/ Модель

Характеристики

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

roberta-large-depression

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная RoBERTa-large классифицирует англоязычные публикации в социальных сетях по уровню признаков депрессии.

164скачиваний 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

rafalposwiata/roberta-large-depression — модель классификации текста на основе RoBERTa-large, дообученная для выявления уровня депрессии по публикациям в социальных сетях на английском языке. Она относит текст к одному из трёх классов: отсутствие депрессии, умеренная депрессия или тяжёлая депрессия.

Модель содержит 454,1 млн параметров, использует архитектуру RobertaForSequenceClassification и принимает текстовые последовательности с контекстом до 514 токенов. Она участвовала в решении, занявшем первое место в соревновании LT-EDI-ACL2022 по выявлению признаков депрессии в текстах социальных сетей.

Модель предназначена для автоматической классификации текстов и исследовательского анализа публикаций. Её результаты не являются клиническим диагнозом; качество за пределами англоязычных публикаций в социальных сетях может отличаться. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • классификация публикаций на признаки отсутствия, умеренной или тяжёлой депрессии
  • исследовательский анализ признаков депрессии в англоязычных социальных сетях
  • предварительная сортировка текстов для дальнейшей проверки специалистом

Ограничения

Классы отражают признаки депрессии в публикациях, а не клинический диагноз. Модель обучена на англоязычных текстах социальных сетей, поэтому её применение к другим языкам и типам текста не подтверждено.

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 RoBERTa 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
25afca2

0 моделей