MiniLM-tipos-de-evidencia
marieke93
Clasificación de texto
Este modelo es una versión ajustada de microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased en el conjunto de datos de tipos de evidencia. Alcanzó los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida [Loss]: 1.8672, Macro f1: 0.3726, F1 ponderado: 0.7030, Precisión: 0.7161, Precisión balanceada: 0.3616.
Como usar
Puede usar este modelo para la clasificación de texto utilizando los puntos de inferencia proporcionados por Hugging Face.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('marieke93/MiniLM-evidence-types')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('marieke93/MiniLM-evidence-types')
# Ejemplo de uso
inputs = tokenizer('Me gusta este producto', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- Generado a partir de Trainer
- Puntos de inferencia
Casos de uso
- Clasificación de tipos de evidencia en textos.
- Aplicación en estrategias de persuasión científica.