bert-base-banking77-pt2
sharmax-vikas
Clasificación de texto
Este modelo es una versión afinada de bert-base-uncased en un conjunto de datos de PolyAI/banking77. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.3089, F1: 0.9362.
Como usar
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
ckpt = 'sharmax-vikas/bert-base-banking77-pt2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(ckpt)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(ckpt)
classifier = pipeline('text-classification', tokenizer=tokenizer, model=model)
classifier('What is the base of the exchange rates?')
# Salida: [{'label': 'exchange_rate', 'score': 0.9961327314376831}]
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- TensorBoard
- Safetensors
- Generado a partir del Trainer
- Puntos de inferencia
Casos de uso
- Clasificación de consultas bancarias
- Análisis de sentimientos en el sector bancario
- Automatización de atención al cliente en el ámbito financiero