gustavhartz/roberta-base-cuad-finetuned
gustavhartz
Pregunta y respuesta
Modelo de revisión de contratos jurídicos afinado basado en RoBERTa. Es el mejor modelo presentado en la tesis de maestría 'Exploring CUAD using RoBERTa span-selection QA models for legal contract review' para preguntas y respuestas (QA) sobre el Conjunto de Datos de Comprensión de Contratos Atticus (CUAD). Supera al modelo más popular de CUAD en Hugging Face 'Rakib/roberta-base-on-cuad' y es el mejor modelo para CUAD en Hugging Face a partir del 26/06/2022.
Como usar
El modelo puede utilizarse para responder preguntas relacionadas con la revisión de contratos legales. Ejemplos de uso en código:
from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer
model_name = 'gustavhartz/roberta-base-cuad-finetuned'
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
question = 'Where do I live?'
context = 'My name is Wolfgang and I live in Berlin'
inputs = tokenizer(question, context, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
answer_start = outputs.start_logits.argmax()
answer_end = outputs.end_logits.argmax()
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs.input_ids[0][answer_start:answer_end+1]))
print(answer)
Funcionalidades
- Pregunta y respuesta (QA)
- Transformers
- PyTorch
- Afinado para CUAD
- Compatible con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Revisión de contratos legales
- Análisis de documentos legales
- Comprensión automática de términos en contratos