Environmentalbert Biodiversity

🚀 EnvironmentalBERT-biodiversity モデルカード

このモデルは、ESG/自然分野における生物多様性テキストをより適切に分類するために訓練された言語モデルです。

🚀 クイックスタート

まずは、文が「生物多様性」に該当するかどうかを分類する前に、EnvironmentalBERT-environmental モデルを使用して、その文が「環境関連」かどうかを分類することを強くおすすめします。

モデルの使用方法、大規模分析、および微調整に関するガイドは、Mediumのこれらのチュートリアルを参照してください。

以下のコードを使用して、テキスト分類のパイプラインでこのモデルを使用できます。

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline
 
tokenizer_name = "ESGBERT/EnvironmentalBERT-biodiversity"
model_name = "ESGBERT/EnvironmentalBERT-biodiversity"
 
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name, max_len=512)
 
pipe = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer) # set device=0 to use GPU
 
# See https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/pipelines#transformers.pipeline
print(pipe("The majority of species are eliminated by modern agriculture techniques.", padding=True, truncation=True))

✨ 主な機能

この EnvironmentalBERT-biodiversity 言語モデルは、EnvironmentalBERT-base モデルを起点として、2.2kの生物多様性データセットで追加的に微調整されており、生物多様性のテキストサンプルを検出することができます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細説明

このモデルは、この論文に基づいて開発された EnvironmentalBERT-biodiversity 言語モデルです。ESG/自然分野の生物多様性テキストをより適切に分類するために訓練されています。

引用情報

@article{Schimanski23ExploringNature,
    title={{Exploring Nature: Datasets and Models for Analyzing Nature-Related Disclosures}},
    author={Tobias Schimanski and Andrin Reding and Nico Reding and Julia Bingler and Mathias Kraus and Markus Leippold},
    year={2023},
    journal={Available on SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4622514},
}

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。