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