Характеристики

Контекст: 512 токенов
Параметры: 129 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Опубликована: 28 апр 2023

Ссылки

Hugging Face

xuyuan-trial-sentiment-bert-chinese

touch20032003

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная китайская BERT-модель для классификации тональности текста.

127скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены16 мая 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

xuyuan-trial-sentiment-bert-chinese — модель классификации текста на основе архитектуры BERT, созданная дообучением hfl/chinese-bert-wwm-ext. Она предназначена для классификации тональности китайского текста. В карточке приведён результат оценки на тестовой выборке: Macro-F1 0,9899 и loss 0,0247; сведения о наборе данных и методике оценки отсутствуют.

Модель содержит 129,5 млн параметров, принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. Результаты на указанной выборке не гарантируют такого же качества на других данных; из-за отсутствия описания датасета и меток область надёжного применения оценить нельзя.

Сценарии применения

Определение тональности китайских отзывов
Анализ эмоциональной окраски китайских комментариев
Классификация настроений в коротких сообщениях

Ограничения

Набор данных, классы и методика оценки не описаны, поэтому приведённый Macro-F1 нельзя считать гарантией качества на новых данных. Контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

xuyuan-trial-sentiment-bert-chinese

This model is a fine-tuned version of hfl/chinese-bert-wwm-ext on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0247
F1 Macro: 0.9899

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: 24
eval_batch_size: 24
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 10

Training results

Framework versions

Transformers 4.28.0
Pytorch 2.0.0+cu118
Datasets 2.12.0
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: BertForSequenceClassification
Ревизия весов: 40dd0a7