bias_classifier_albertv2
wu981526092
Clasificación de texto
bias_classifier_albertv2 es un modelo de clasificación de texto basado en la arquitectura ALBERT. Este modelo está diseñado para identificar y clasificar sesgos en el texto de entrada utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural. Es compatible con AutoTrain y Endpoints de Inferencia y hace uso de Safetensors para el manejo seguro de los tensores.
Como usar
Este modelo no tiene un README.md con instrucciones de uso, pero se puede utilizar dentro del ecosistema de Hugging Face con las siguientes especificaciones:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# Cargar el tokenizador y el modelo
model_name = 'wu981526092/bias_classifier_albertv2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# Ejemplo de uso
text = 'I like you. I love you'
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Compatible con Transformers
- Utiliza Safetensors para tensores seguros
- Basado en la arquitectura ALBERT
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de Inferencia
- Licencia Apache 2.0
Casos de uso
- Identificación de sesgos en textos escritos
- Clasificación de sentimientos
- Moderación de contenido
- Filtrado de comentarios