/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
129 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
14 фев 2024

Chinese-MentalBERT

Заполнение пропусковТекст → текст3 профессии

Китайская BERT-модель, предварительно обученная для заполнения пропусков в текстах о психическом здоровье.

259скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены15 фев 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

Chinese-MentalBERT — модель на основе BERT, разработанная для задач, связанных с психическим здоровьем. Авторы применили доменно-адаптивное предварительное обучение и стратегию маскирования, направляемую китайским лексиконом депрессии. Модель содержит 129,5 млн параметров, поддерживает контекст до 512 токенов и предназначена для заполнения маскированных фрагментов текста на китайском языке.

Модель можно использовать для восстановления пропущенных слов и изучения языковых представлений в текстах о психическом здоровье. Она опубликована в формате PyTorch под лицензией Apache-2.0. В карточке не приведены оценки качества или сведения о клинической проверке, поэтому модель не следует считать инструментом диагностики или медицинской рекомендации.

Сценарии применения

  • восстановление пропущенных слов в китайских текстах о депрессии
  • маскирование и предсказание слов в материалах о психическом здоровье
  • получение языковых представлений для исследований китайских текстов о депрессии

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества и сведений о клинической проверке; модель не предназначена для диагностики или медицинских рекомендаций.

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

Chinese MentalBERT, a pre-trained language model specifically designed for mental tasks.

In this study, we employ a domain-adaptive pretraining model, and introduce a novel lexicon guided masking machanism strategy based on the Chinese depression lexicon.

How to use

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('zwzzz/Chinese-MentalBERT')

model = BertForMaskedLM.from_pretrained('zwzzz/Chinese-MentalBERT')

Citation

If you find the technical report or resource is useful, please cite the following technical report in your paper.

Article address:https://arxiv.org/pdf/2402.09151.pdf

@misc{zhai2024chinese,
      title={Chinese MentalBERT: Domain-Adaptive Pre-training on Social Media for Chinese Mental Health Text Analysis}, 
      author={Wei Zhai and Hongzhi Qi and Qing Zhao and Jianqiang Li and Ziqi Wang and Han Wang and Bing Xiang Yang and Guanghui Fu},
      year={2024},
      eprint={2402.09151},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · fill-mask

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForMaskedLM
Ревизия весов
3e28fec

0 моделей