Detector de Galimatías de AutoNLP (ID: 492513457)

madhurjindal
Clasificación de texto

La capacidad de procesar y comprender la entrada del usuario es crucial para varias aplicaciones, como chatbots o tareas secundarias. Sin embargo, un desafío común en tales sistemas es la presencia de galimatías o entradas sin sentido. Para abordar este problema, presentamos un proyecto enfocado en desarrollar un detector de galimatías para el idioma inglés. El objetivo principal de este proyecto es clasificar la entrada del usuario como galimatías o no galimatías, permitiendo interacciones más precisas y significativas con el sistema. También buscamos mejorar el rendimiento general y la experiencia del usuario de los chatbots y otros sistemas que dependen de la entrada del usuario.

Como usar

Puedes usar cURL para acceder a este modelo:

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "¡Me encanta el Aprendizaje Automático!"}' https://api-inference.huggingface.co/models/madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457

O la API de Python:

import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("¡Me encanta el Aprendizaje Automático!", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)

probs = F.softmax(outputs.logits, dim=-1)

predicted_index = torch.argmax(probs, dim=1).item()

predicted_prob = probs[0][predicted_index].item()

labels = model.config.id2label

predicted_label = labels[predicted_index]

for i, prob in enumerate(probs[0]):
    print(f"Clase: {labels[i]}, Probabilidad: {prob:.4f}")

Otra solución simplificada con la biblioteca transformers:

from transformers import pipeline
selected_model = "madhurjindal/autonlp-Gibberish-Detector-492513457"
classifier = pipeline("text-classification", model=selected_model)
classifier("¡Me encanta el Aprendizaje Automático!")

Funcionalidades

Transformadores
PyTorch
ONNX
Safetensors
Entrenado con AutoTrain

Casos de uso

Procesamiento de lenguaje natural
Sistemas de chatbots
Filtrado de spam
Medidas de seguridad basadas en el lenguaje