detector-texto-sin-sentido
wajidlinux99
Clasificación de texto
El modelo 'detector-texto-sin-sentido' entrenado usando AutoNLP es un modelo de clasificación de texto multiclase. Este modelo se utiliza para detectar texto sin sentido en inglés utilizando la arquitectura DistilBERT y PyTorch. El modelo es eficiente en términos de emisiones de CO2 y tiene métricas de validación altas.
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": "Is this text really worth it?"}' https://api-inference.huggingface.co/models/wajidlinux99/gibberish-text-detector
O la API de Python:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("wajidlinux99/gibberish-text-detector", use_auth_token=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wajidlinux99/gibberish-text-detector", use_auth_token=True)
inputs = tokenizer("Is this text really worth it?", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto multiclase
- Arquitectura basada en Transformers
- Modelo entrenado utilizando AutoNLP
- Compatible con PyTorch
- Entrenado para detección de texto sin sentido
Casos de uso
- Detección de texto sin sentido
- Corrección automática de entradas de texto
- Clasificación y filtrado de contenido en inglés