DialogRPT-human-vs-machine
microsoft
Clasificación de texto
DialogRPT-human-vs-machine es un modelo de clasificación de texto preentrenado por Microsoft Research NLP Group. Está diseñado para predecir qué tan probable es que una respuesta en un diálogo sea votada positivamente 👍 y/o reciba una respuesta 💬, usando datos de retroalimentación humana en gran escala. El modelo puede mejorar los modelos de generación de diálogos existentes (por ejemplo, DialoGPT) reordenando las respuestas generadas. Se entrenó en más de 100 millones de datos de retroalimentación humana.
Como usar
Uso del modelo
Puedes probar el modelo utilizando el siguiente demo de Colab Notebook:
Colab Notebook Demo (click me!)
Ejemplo de puntuación human_vs_machine
Contexto: Me encanta NLP!
Respuesta: No estoy seguro si es una buena idea.
Puntuación: 0.000
Contexto: Me encanta NLP!
Respuesta: ¡A mí también!
Puntuación: 0.605
La puntuación human_vs_machine predice la probabilidad de que la respuesta provenga de un ser humano en lugar de una máquina.
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers preentrenados
- Ranking de respuestas de diálogo
- Predicción basada en retroalimentación humana
Casos de uso
- Mejorar los modelos existentes de generación de diálogos mediante el reordenamiento de respuestas.
- Predecir qué respuestas de un diálogo recibirán más votos positivos.
- Anticipar qué respuestas serán seguidas por más hilos de conversación.
- Distinguir respuestas humanas de respuestas generadas por máquinas.