ddobokki/electra-small-sts-cross-encoder
ddobokki
Clasificación de texto
Un modelo para clasificación de texto que utiliza Transformers, basado en el modelo electra-small y optimizado para la tarea de cross-encoder. Está desarrollado principalmente para realizar tareas de inferencia en el idioma coreano. Está entrenado y probado con los datasets KorSTS y KLUE STS.
Como usar
from sentence_transformers import CrossEncoder
model = CrossEncoder('ddobokki/electra-small-sts-cross-encoder')
model.predict(["그녀는 행복해서 웃었다.", "그녀는 웃겨서 눈물이 났다."])
-> 0.8206561
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- Optimizado para coreano
- Funciona con PyTorch
- Basado en electra
- Utiliza sentence_transformers y cross_encoder
Casos de uso
- Inferencia de texto en coreano
- Clasificación de frases coreanas
- Análisis de sentimientos