/ Модель

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
xlm-roberta · dense
Опубликована
19 апр 2022

roberta-base-sentiment-bg

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель XLM-RoBERTa Base для классификации тональности текстов на болгарском языке.

19скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены19 апр 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

rmihaylov/roberta-base-sentiment-bg — модель XLM-RoBERTa Base, дообученная для классификации тональности текстов на болгарском языке. Она предназначена для определения тональности текста и подходит для анализа болгарских отзывов, публикаций и других коротких текстов. Модель чувствительна к регистру букв и содержит около 124,5 млн параметров; максимальная длина контекста — 514 токенов.

Модель разработал пользователь Hugging Face rmihaylov; для дообучения использован частный набор данных для анализа тональности. В метаданных также перечислены OSCAR, Chitanka и Wikipedia. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • анализ тональности болгарских отзывов
  • определение эмоциональной окраски болгарских публикаций
  • сортировка болгарских текстов по тональности

Ограничения

Модель чувствительна к регистру и ориентирована на болгарский язык. Данные о метках классов и качестве на независимых наборах не приведены.

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

ROBERTA BASE (cased) trained on private Bulgarian sentiment-analysis dataset

This is a Multilingual Roberta model.

This model is cased: it does make a difference between bulgarian and Bulgarian.

How to use

Here is how to use this model in PyTorch:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
>>> 
>>> model_id = "rmihaylov/roberta-base-sentiment-bg"
>>> model = AutoModel.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
>>>
>>> inputs = tokenizer.batch_encode_plus(['Това е умно.', 'Това е тъпо.'], return_tensors='pt')
>>> outputs = model(**inputs)
>>> torch.softmax(outputs, dim=1).tolist()

[[0.0004746630438603461, 0.9995253086090088],
 [0.9986956715583801, 0.0013043134240433574]]

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
XLMRobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
47106fa

0 моделей