Roberta Fact Check

🚀 Roberta-Fact-Checkモデル

Roberta-Fact-Checkモデルは、Robertaアーキテクチャを用いたテキスト分類のための深層学習モデルです。与えられた証拠に基づいて、主張が支持されているか反駁されているかを分類するように設計されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、与えられた主張と証拠に基づいて、その主張が支持されているか反駁されているかを判断します。以下のセクションで、モデルの訓練、入出力、使用方法などの詳細を説明します。

✨ 主な機能

• 与えられた証拠に基づいて、主張が支持されているか反駁されているかを分類する。
• 様々なアプリケーションに統合して、事実チェックや誤情報検出に利用できる。

📦 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

import torch
from transformers import RobertaTokenizer, RobertaForSequenceClassification

# Load the tokenizer and model
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('Dzeniks/roberta-fact-check')
model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained('Dzeniks/roberta-fact-check')

# Define the claim with evidence to classify
claim = "Albert Einstein work in the field of computer science"
evidence = "Albert Einstein was a German-born theoretical physicist, widely acknowledged to be one of the greatest and most influential physicists of all time."

# Tokenize the claim with evidence
x = tokenizer.encode_plus(claim, evidence, return_tensors="pt")

model.eval()
with torch.no_grad():
  prediction = model(**x)

label = torch.argmax(prediction[0]).item()

print(f"Label: {label}")

📚 ドキュメント

モデルの訓練

このモデルは、Adamオプティマイザを用いて訓練されました。学習率は2-4e、イプシロンは1-8、重み減衰は2-8eです。訓練データセットは主にFEVERとHoverデータセットで構成され、手動で作成した少量のデータも含まれています。

入出力

モデルは主張と対応する証拠を入力として受け取り、証拠が主張を支持するか反駁するかを示すラベルを返します。可能な2つのラベルは以下の通りです。

• 0: 支持する
• 1: 反駁する

使い方

Roberta-Fact-Checkモデルを使用するには、主張と証拠をモデルに入力し、証拠が主張を支持するか反駁するかを示すラベルを受け取ることができます。このモデルは、事実チェックや誤情報検出のための様々なアプリケーションに統合することができます。

🔧 技術詳細

このモデルは、Robertaアーキテクチャを使用しています。Robertaは、BERTの改良版であり、より良い性能を発揮することが知られています。モデルは、主張と証拠を入力として受け取り、それらをトークン化してから、分類タスクに適した形式に変換します。最後に、モデルは分類結果を返します。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で公開されています。

謝辞

このモデルは、Hugging Faceのtransformersライブラリを使用して開発され、FEVERとHoverデータセットを用いて訓練されました。これらのデータセットの開発者に感謝します。

免責事項

Roberta-Fact-Checkモデルは大規模なデータセットで訓練されており、多くのケースで正確な結果を提供できますが、必ずしも正しい結果を提供するとは限りません。ユーザーは、機械学習モデルの出力に基づいて決定を下す際には常に注意を払う必要があります。