This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration:
- Library: your-repo-url
- Docs: [More Information Needed]
moralBERT-predict-purity-in-text
MoralBERT-классификатор оценивает, насколько в тексте выражено моральное основание «чистота/деградация».
16 127скачиваний 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
Это модель классификации текста из семейства MoralBERT, опубликованного исследователями во главе с Vjosa Preniqi. Она предназначена для определения выраженности категории Purity/Degradation («чистота/деградация») в тексте на основе теории моральных оснований. MoralBERT состоит из BERT-моделей, дообученных на размеченных данных; для отдельных моральных измерений используются отдельные классификаторы.
Разработчики описывают применение к социальным дискуссиям и текстам, включая публикации в социальных сетях. Репозиторий модели указывает лицензию MIT. Оценки отражают заданную теоретическую схему и зависят от обучающих данных и контекста текста.
Сценарии применения
- оценка выраженности темы чистоты в публикациях соцсетей
- поиск моральных мотивов чистоты и деградации в дискуссиях
- анализ моральных тем в текстовом корпусе
- сравнение частоты моральных мотивов в подборках текстов
Ограничения
Модель оценивает только измерение Purity/Degradation и не представляет собой универсальную оценку морали. Результаты зависят от размеченных обучающих данных и теоретической схемы Moral Foundations Theory.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель
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
- 8fffbcf