SophieTr/xlm-roberta-base-claim-detection-clef21-24

SophieTr

Clasificación de texto

El modelo detecta la relevancia de una afirmación en un texto dado. Este modelo es parte de una canalización automática de verificación de hechos. El modelo está entrenado con datos para la Tarea 1 de CLEF2021-CheckThat y CLEF2024-CheckThat. Esta es la tarjeta de modelo de un modelo de 🤗 transformers que ha sido subido al Hub. Esta tarjeta de modelo ha sido generada automáticamente.

Como usar

El modelo está afinado en un conjunto de datos multilingüe, combinando inglés, español, árabe, búlgaro, turco, y holandés. Está destinado a ser utilizado como modelo de cero disparos para datos de texto multilingües.
from transformers import XLMRobertaTokenizer, XLMRobertaForSequenceClassification

tokenizer = XLMRobertaTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/xlm-roberta-base")
model = XLMRobertaForSequenceClassification.from_pretrained("SophieTr/xlm-roberta-base-claim-detection-clef21-24")

inputs = tokenizer(
    sentence_array, 
    return_tensors="pt", 
    padding=True, 
    truncation=True
)

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

predictions = [logits[i].argmax().item() for i, t in enumerate(logits)]

Funcionalidades

Clasificación de Texto
Transformers
Modelo multilingüe
Compatible con AutoTrain
Compatible con Endpoints de Inferencia
Licencia: Apache-2.0

Casos de uso

Detección de la relevancia de afirmaciones en textos
Canalizaciones automáticas de verificación de hechos