Arc Of Conversation

🚀 会話アーク予測モデル

この会話アーク予測モデルは、与えられた会話テキストから会話のアークを予測することを目的としています。google/t5-small モデルをベースに、独自の会話データセットでファインチューニングされており、会話テキストを事前定義されたアークに分類することができます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まずファインチューニングされたモデルとトークナイザーをロードする必要があります。以下に、transformers ライブラリを使用した具体的な使用例を示します。

✨ 主な機能

• 与えられた会話テキストから会話のアークを予測することができます。
• 会話テキストを事前定義されたアークに分類することが可能です。
• カスタマーサービス、チャットボット、会話分析などの分野での応用が期待できます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

convo1 = 'Your conversation text here.'
pipe = pipeline("summarization", model="Falconsai/arc_of_conversation")
res1 = pipe(convo1, max_length=1024, min_length=512, do_sample=False)
print(res1)

高度な使用法

CPUでの実行

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Falconsai/arc_of_conversation")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Falconsai/arc_of_conversation")

input_text = "Your conversation Here"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

GPUでの実行

# pip install accelerate
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Falconsai/arc_of_conversation")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Falconsai/arc_of_conversation", device_map="auto")

input_text = "Your conversation Here"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")

outputs = model.generate(input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルアーキテクチャ

ベースのモデルアーキテクチャは T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) で、すべての自然言語処理問題をテキストからテキストへの問題として扱います。ここで使用されている具体的なバージョンは google/t5-small で、会話のアークを理解し予測するようにファインチューニングされています。

ファインチューニングデータ

モデルは、会話テキストとそれに対応するアークからなるデータセットでファインチューニングされています。データセットは、conversation と arc の2つの列を持つ CSV ファイル形式である必要があります。

想定される使用方法

このモデルは、会話テキストのアークを分類することを目的としています。カスタマーサービス、チャットボット、会話分析など、会話の流れを理解することが重要な分野でのアプリケーションに役立ちます。

🔧 技術詳細

トレーニングプロセス

トレーニングプロセスは以下の手順で構成されています。

1. データのロードと探索：データセットをロードし、データの分布を理解するための初期探索を行います。
2. データの前処理：会話をトークナイズし、T5 モデル用に準備します。
3. モデルのファインチューニング：前処理されたデータを使用して、google/t5-small モデルをファインチューニングします。
4. モデルの評価：検証セットでモデルの性能を評価し、正しく学習していることを確認します。
5. モデルの保存：ファインチューニングされたモデルを保存し、将来の使用に備えます。

評価

モデルの性能は、別の検証セットで評価する必要があります。正確性、適合率、再現率、F1 スコアなどの指標を使用して、その性能を評価することができます。

制限事項

• データ依存性：モデルの性能は、トレーニングデータの品質と代表性に大きく依存します。
• 汎化能力：モデルは、トレーニングデータと大きく異なる会話テキストに対しては、うまく汎化できない可能性があります。

倫理的な考慮事項

モデルをデプロイする際には、以下を含む倫理的な影響に留意する必要があります。

• プライバシー：トレーニングや推論に使用される会話データが、機密情報や個人識別情報を含まないことを確認してください。
• バイアス：トレーニングデータに潜在的なバイアスがあり、モデルの予測に影響を与える可能性があることに注意してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

引用

もしあなたがこのモデルを研究で使用する場合は、以下のように引用してください。

@misc{conversation_arc_predictor,
  author = {Michael Stattelman},
  title = {Arc of the Conversation Generator},
  year = {2024},
  publisher = {Falcons.ai},
}