/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
MIT
Опубликована
22 авг 2024

moralBERT-predict-fairness-in-text

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная BERT-модель классифицирует текст по наличию морального измерения справедливости/обмана для анализа социальных дискуссий.

16 129скачиваний 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-fairness-in-text — модель классификации текста, опубликованная исследовательницей Вьосой Преники. Это один из отдельных чекпойнтов MoralBERT, предназначенных для выявления моральных ценностей в социальном дискурсе по теории моральных оснований: модель оценивает наличие измерения Fairness/Cheating (справедливость/обман) в тексте. Семейство MoralBERT основано на BERT и дообучено на размеченных текстах из социальных сетей; для этой модели доступна обработка текстового ввода и классификационные метки. Токенизатор BERT настроен на последовательности длиной до 512 токенов.

Модель подходит для автоматической разметки высказываний и анализа моральной тематики в социальных дискуссиях. Исследовательские результаты MoralBERT показывают преимущество над лексиконными и рядом других базовых подходов на внутридоменных данных, однако перенос на иные домены может быть менее надёжным. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Карточка Hugging Face содержит минимум технической документации; подробности о точной конфигурации чекпойнта в ней не приведены.

Сценарии применения

  • разметка сообщений в соцсетях по теме справедливости или обмана
  • поиск высказываний о равенстве и несправедливом обращении
  • анализ моральной тематики в общественных дискуссиях
  • автоматическая аннотация текстовых корпусов по теории моральных оснований

Ограничения

Модель обучена для конкретного морального измерения и на социальном дискурсе; надёжность при переносе на другие домены может снижаться. Карточка модели не приводит подробных оценок качества именно этого чекпойнта.

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

This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration:

  • Library: your-repo-url
  • Docs: [More Information Needed]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
99ddd08

0 моделей