Fake-News-Bert-Detect
jy46604790
Clasificación de texto
Este modelo está entrenado con más de 40,000 noticias de diferentes medios basado en 'roberta-base'. Puede proporcionar resultados simplemente ingresando el texto de la noticia de menos de 500 palabras (el exceso se truncará automáticamente).
Como usar
Cómo usar el modelo
from transformers import pipeline
MODEL = "jy46604790/Fake-News-Bert-Detect"
clf = pipeline("text-classification", model=MODEL, tokenizer=MODEL)
text = "Indonesian police have recaptured a U.S. citizen who escaped a week ago from an overcrowded prison on the holiday island of Bali, the jail's second breakout of foreign inmates this year. Cristian Beasley from California was rearrested on Sunday, Badung Police chief Yudith Satria Hananta said, without providing further details. ..."
result = clf(text)
result
Resultado esperado:
output:[{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.9994995594024658}]
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Basado en Transformers de 'roberta-base'
- Compatibilidad con AutoTrain
- Compatibilidad con Inference Endpoints
- Licencia: Apache-2.0
Casos de uso
- Detección de noticias falsas
- Clasificación de artículos de noticias
- Filtrado de desinformación