BERT-Banking77
philschmid
Clasificación de texto
BERT-Banking77 es un modelo entrenado utilizando AutoTrain. Está diseñado para clasificación de textos, en específico, para el dominio bancario. Este modelo utiliza Transformers y PyTorch, y fue entrenado con el conjunto de datos banking77. Los resultados de evaluación muestran una alta precisión, con emisiones de CO2 mínimas.
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": "I love AutoTrain"}' https://api-inference.huggingface.co/models/philschmid/autotrain-does-it-work-940131041
O API de Python:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
model_id = 'philschmid/BERT-Banking77'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_id)
classifier = pipeline('text-classification', tokenizer=tokenizer, model=model)
classifier('What is the base of the exchange rates?')
Funcionalidades
- Clasificación multi-clase
- Transformers
- PyTorch
- Entrenado con AutoTrain
- Alta precisión
Casos de uso
- Clasificación de texto en el sector bancario
- Análisis de sentimientos en servicios financieros
- Automatización de respuestas de atención al cliente