Zeroshot Selectra Small

🚀 Zero-shot SELECTRA: SELECTRAベースのゼロショット分類器

Zero-shot SELECTRA は、XNLIデータセット のスペイン語部分でファインチューニングされた SELECTRAモデル です。Hugging Faceの ゼロショットパイプライン を使って、ゼロショット分類 を行うことができます。

以前の BETOベースのゼロショット分類器 と比較すると、zero-shot SELECTRAは はるかに軽量 です。「Metrics」セクションに示されているように、small バージョン（パラメータが5分の1）は性能がやや劣りますが、medium バージョン（パラメータが3分の1）はBETOベースのゼロショット分類器を 上回っています。

🚀 クイックスタート

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification", 
                       model="Recognai/zeroshot_selectra_medium")

classifier(
    "El autor se perfila, a los 50 años de su muerte, como uno de los grandes de su siglo",
    candidate_labels=["cultura", "sociedad", "economia", "salud", "deportes"],
    hypothesis_template="Este ejemplo es {}."
)
"""Output
{'sequence': 'El autor se perfila, a los 50 años de su muerte, como uno de los grandes de su siglo',
 'labels': ['sociedad', 'cultura', 'salud', 'economia', 'deportes'],
 'scores': [0.3711881935596466,
  0.25650349259376526,
  0.17355826497077942,
  0.1641489565372467,
  0.03460107371211052]}
"""

hypothesis_template パラメータは重要で、スペイン語で指定する必要があります。右側のウィジェットでは、このパラメータはデフォルト値の "This example is {}. " に設定されているため、異なる結果が得られることが予想されます。

🔧 技術詳細

📊 メトリクス

*ゼロショット学習 (ZSL) で評価

• XNLI：記載されている精度は、モデルをトレーニング部分でファインチューニングした後の XNLIデータセット のテスト部分に関するものです。
• MLSUM：この精度については、MLSUMデータセット のテストセットを使用し、選択した5つのラベルの要約を分類しています。詳細については、評価ノートブック を参照してください。

🎓 トレーニング

詳細については、トレーニングノートブック を参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache 2.0ライセンスの下で公開されています。

👥 作者

• David Fidalgo (GitHub)
• Daniel Vila (GitHub)
• Francisco Aranda (GitHub)
• Javier Lopez (GitHub)