Elron/bleurt-large-512

Elron

Clasificación de texto

Versión en PyTorch de los modelos BLEURT originales del artículo de ACL 'BLEURT: Aprendiendo métricas robustas para generación de texto' de Thibault Sellam, Dipanjan Das y Ankur P. Parikh de Google Research. El código para la conversión del modelo se originó a partir de este cuaderno mencionado aquí.

Como usar

Ejemplo de uso
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Elron/bleurt-large-512')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Elron/bleurt-large-512')
model.eval()

references = ['hello world', 'hello world']
candidates = ['hi universe', 'bye world']

with torch.no_grad():
    scores = model(**tokenizer(references, candidates, return_tensors='pt'))[0].squeeze()
    print(scores)  # tensor([0.9877, 0.0475])

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformers
PyTorch
Puntos de inferencia

Casos de uso

Evaluación de la calidad de la generación de texto
Comparación de frases de referencia y candidatas