ESGBERT/SocialBERT-social
ESGBERT
Clasificación de texto
Basado en este documento, este es el modelo de lenguaje SocialBERT-social. Un modelo de lenguaje que está entrenado para clasificar mejor los textos sociales en el dominio ESG. Utilizando el modelo SocialBERT-base como punto de partida, el modelo de lenguaje SocialBERT-social además está afinado en un conjunto de datos social de 2k para detectar muestras de textos sociales.
Como usar
Puedes usar el modelo con una pipeline para la clasificación de textos:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline
tokenizer_name = 'ESGBERT/SocialBERT-social'
model_name = 'ESGBERT/SocialBERT-social'
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name, max_len=512)
pipe = pipeline('text-classification', model=model, tokenizer=tokenizer) # set device=0 to use GPU
# See https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/pipelines#transformers.pipeline
print(pipe('We follow rigorous supplier checks to prevent slavery and ensure workers' rights.', padding=True, truncation=True))
Funcionalidades
- Clasificación de textos
- Transformers
- Compatibilidad con PyTorch
- Compatibilidad con AutoTrain
- Compatibilidad con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Clasificación de textos sociales en el dominio ESG
- Análisis a gran escala
- Detección de muestras de textos sociales