climatebert/distilroberta-base-climate-detector
climatebert
Clasificación de texto
Este es el modelo de lenguaje ClimateBERT afinado con una cabeza de clasificación para detectar párrafos relacionados con el clima. Utilizando el modelo de lenguaje climatebert/distilroberta-base-climate-f como punto de partida, el modelo distilroberta-base-climate-detector está afinado en nuestro conjunto de datos climatebert/climate_detection. Nota: Este modelo está entrenado en párrafos. Puede que no funcione bien en oraciones.
Como usar
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline
from transformers.pipelines.pt_utils import KeyDataset
import datasets
from tqdm.auto import tqdm
dataset_name = "climatebert/climate_detection"
model_name = "climatebert/distilroberta-base-climate-detector"
# Si deseas usar tus propios datos, simplemente cárgalos como dataset de 🤗 Datasets, ver https://huggingface.co/docs/datasets/loading
dataset = datasets.load_dataset(dataset_name, split="test")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, max_len=512)
pipe = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
# Ver https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/pipelines#transformers.pipeline
for out in tqdm(pipe(KeyDataset(dataset, "text"), padding=True, truncation=True)):
print(out)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformer
- Compatible con PyTorch
- Compatible con Safetensors
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de Inferencia
- Licencia Apache 2.0
- Región: EE.UU.
Casos de uso
- Detección de párrafos relacionados con el clima
- Análisis de contenido climático en documentos
- Monitorización de divulgaciones climáticas corporativas