/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
306 млн
Архитектура
deberta-v2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 фев 2025

mdeberta_groups_2.0

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель на базе DeBERTa-v2 размечает упоминания социальных групп в политической речи, включая случаи с несколькими категориями для одного выражения.

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 фев 2025

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

rwillh11/mdeberta_groups_2.0 — модель классификации текста на базе DeBERTa-v2 с 306 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Она анализирует политическую речь и относит упомянутые в ней социальные группы к заданным категориям. Одно выражение может соответствовать нескольким категориям: например, «girls» относится и к «women», и к «children».

Модель предназначена для разметки упоминаний социальных групп в политических текстах, в том числе для последующего анализа этих упоминаний. В карточке приведены результаты оценки: accuracy 0,995 и F1 0,894; качество зависит от данных и категорий, на которых проводится анализ. Модель представлена в формате safetensors для библиотеки Transformers. Разработчик и лицензия в доступных данных не указаны.

Сценарии применения

  • разметка социальных групп в политических выступлениях
  • поиск упоминаний женщин и детей в политических текстах
  • подготовка данных для анализа политической риторики

Ограничения

Карточка не описывает обучающие данные, набор категорий и ограничения применения; качество на других данных может отличаться от приведённых результатов оценки.

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

Model Card for Model ID

This model takes the various social groups that might be mentioned in political speech, and assigns them to different meaningful groups. It allows the same text string to belong to multiple social groups, for example "girls" are mapped to both "women" and "children"

See Dolinsky et al (2025) for more information on social group categories and Horne et al (2025) for details on training, relation to other models, and use cases.

📊 Evaluation Results: {'eval_loss': 0.023458, 'eval_accuracy': 0.994933, 'eval_f1': 0.894393, 'eval_precision': 0.0.897170, 'eval_recall': 0.891632, 'eval_runtime': 5.9184, 'eval_samples_per_second': 232.831, 'eval_steps_per_second': 29.231, 'epoch': 29.914368650217707}

LEARNING_RATE = 1.9432557585419205e-05 WEIGHT_DECAY = 0.11740203810285466 WARMUP_RATIO = 0.018423412349675528

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
DebertaV2ForSequenceClassification
Ревизия весов
e25afd9

0 моделей