RO-Offense
readerbench
Clasificación de texto
Este modelo es una versión afinada de readerbench/RoBERT-base en un conjunto de datos desconocido. Finetuned Romanian BERT modelo para la clasificación ofensiva. Se entrena en el conjunto de datos RO-Offense y logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.8411, Precisión: 0.8232, Exactitud: 0.8235, Recuerdo: 0.8210, F1 Macro: 0.8207, F1 Micro: 0.8232, F1 Ponderado: 0.8210.
Como usar
Cómo usar el modelo
El modelo está diseñado para la detección de discurso ofensivo y de odio en rumano. Trained on the train split of RO-Offense Dataset
Evaluated on the test split of RO-Offense Dataset.
Parámetros de entrenamiento:
- learning_rate: 4e-05
- train_batch_size: 64
- eval_batch_size: 128
- seed: 42
- optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.2
- num_epochs: 10 (parada temprana en la época 7, mejor época 4)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- Lenguaje rumano
- Clasificación ofensiva
- Lenguaje ofensivo
- Discurso de odio
Casos de uso
- Detección de discurso ofensivo en rumano
- Clasificación de lenguaje ofensivo y de odio