Характеристики

Контекст: 512 токенов
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: distilbert · dense
Опубликована: 4 июл 2023

Ссылки

Hugging Face

distilbert-base-multilingual-cased-Sarcasmo_Esp

rogelioplatt

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученный DistilBERT для классификации испанских текстов и выявления сарказма.

3 367скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 2023

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

Модель rogelioplatt/distilbert-base-multilingual-cased-Sarcasmo_Esp — дообученная для классификации текста версия distilbert-base-multilingual-cased. Она предназначена для выявления сарказма в испаноязычных текстах. В основе лежит DistilBERT; модель обрабатывает входные тексты с контекстом до 512 токенов и выдаёт результат классификации.

В карточке приведены метрики на оценочной выборке: accuracy 0,8475 и loss 0,4405. Данные об обучающем наборе и более подробных ограничениях не приведены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

выявление сарказма в испаноязычных сообщениях
классификация отзывов на саркастические и несаркастические
анализ сарказма в публикациях социальных сетей

Ограничения

Метрики приведены только для оценочной выборки, состав которой не описан; качество на других данных может отличаться. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

distilbert-base-multilingual-cased-Sarcasmo_Esp

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-multilingual-cased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.4405
Accuracy: 0.8475

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 12
eval_batch_size: 12
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.6778	1.0	20	0.6228	0.8051
0.5705	2.0	40	0.4949	0.8517
0.4547	3.0	60	0.4405	0.8475

Framework versions

Transformers 4.28.0
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.13.1
Tokenizers 0.13.3

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: DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов: d992101