sle-base
liamcripwell
Clasificación de texto
Este es un modelo para la métrica SLE descrito en el artículo original. Está basado en roberta-base con una cabeza de regresión añadida.
Como usar
Para instalar la biblioteca de Python:
from sle.scorer import SLEScorer
scorer = SLEScorer("liamcripwell/sle-base")
texts = [
"Here is a simple sentence.",
"Here is an additional sentence that makes use of more complex terminology."
]
# estimaciones de simplicidad en bruto
results = scorer.score(texts)
print(results) # {'sle': [3.9842946529388428, 0.5840105414390564]}
# delta de las oraciones de entrada
results = scorer.score([texts[0]], inputs=[texts[1]])
print(results) # {'sle': [3.9842941761016846], 'sle_delta': [3.4002838730812073]}
Para una estimación en bruto de la simplicidad de una oración, use 'sle', pero para evaluar los sistemas de simplificación de oraciones recomendamos proporcionar las oraciones de entrada y usar 'sle_delta' ($\Delta \text{SLE}$). Ver el artículo para más detalles.
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- Compatibilidad con PyTorch
- Compatibilidad con AutoTrain
Casos de uso
- Estimación de la simplicidad de las oraciones
- Evaluación de sistemas de simplificación de oraciones