This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration:
- Library: your-repo-url
- Docs: [More Information Needed]
moralBERT-predict-betrayal-in-text
Дообученный классификатор MoralBERT для выявления в тексте моральной темы лояльности и предательства.
16 077скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 авг 2024
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
vjosap/moralBERT-predict-betrayal-in-text — модель классификации текста из семейства MoralBERT, разработанного исследовательской группой Vjosa Preniqi и коллегами. Она предназначена для выявления в тексте морального измерения Loyalty/Betrayal («лояльность/предательство») в рамках Теории моральных оснований. Модель представляет собой дообученный языковой классификатор; веса опубликованы в формате safetensors.
Подходит для анализа сообщений и публикаций в социальных сетях, а также для автоматической разметки текстов при изучении моральных тем и социальных дискуссий. Исследование MoralBERT описывает модели для работы с англоязычными данными социальных сетей и отмечает, что качество предсказаний зависит от соответствия предметной области обучающим данным. Репозиторий и карточка модели указывают лицензию MIT.
Сценарии применения
- Определение упоминаний лояльности и предательства в сообщениях соцсетей
- Автоматическая разметка текстов по моральным основаниям
- Подготовка данных для анализа социальных дискуссий
- Подсчёт моральных оценок в корпусе текстов
Ограничения
Предсказания зависят от предметной области и стиля входного текста; исследование показывает, что перенос на другие домены может быть сложнее, чем оценка на данных близкой области. Модель классифицирует моральное измерение лояльности/предательства, а не устанавливает фактическое предательство.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.
- Ревизия весов
- 95d5957