/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
514 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
roberta · dense

Ссылки

Hugging Face

autonlp-imdb-reviews-sentiment-329982

victor
Классификация текстаТекст → label

RoBERTa классифицирует англоязычные отзывы IMDb по тональности на два класса.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 июл 2021

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

victor/autonlp-imdb-reviews-sentiment-329982 — модель бинарной классификации тональности отзывов, обученная с помощью AutoNLP на датасете IMDb reviews sentiment. Это RoBERTa для классификации последовательностей с 151,8 млн параметров; модель принимает текст и относит его к одному из двух классов тональности. Для оценки приводятся accuracy 0,93 и F1 0,929 на валидационной выборке.

Модель рассчитана на англоязычные отзывы; максимальный контекст составляет 514 токенов. Доступна в формате PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • определение тональности отзыва о фильме
  • разметка отзывов IMDb на положительные и отрицательные
  • автоматическая сортировка отзывов по эмоциональной окраске

Ограничения

Классификация ограничена двумя классами и областью англоязычных отзывов, похожих на IMDb. Для текста длиннее контекста в 514 токенов может потребоваться усечение.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Trained Using AutoNLP

  • Problem type: Binary Classification
  • Model ID: 329982

Validation Metrics

  • Loss: 0.24620144069194794
  • Accuracy: 0.9300053431035799
  • Precision: 0.9299029425358188
  • Recall: 0.9289012003693444
  • AUC: 0.9795001637755057
  • F1: 0.9294018015243667

Usage

You can use cURL to access this model:

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoNLP"}' https://api-inference.huggingface.co/models/victor/autonlp-imdb-reviews-sentiment-329982

Or Python API:

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("victor/autonlp-imdb-reviews-sentiment-329982", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("victor/autonlp-imdb-reviews-sentiment-329982", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("I love AutoNLP", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)

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
RobertaForSequenceClassification
Ревизия весов
3cb89ea

0 моделей

    Создать бенчмарк