Action Items

🚀 Action_Items

このモデルは、カスタムデータセットを使用して 'distilbert' をファインチューニングすることで得られました。テキスト分類タスクに特化しており、アクションアイテムかどうかを識別することができます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、カスタムデータセットを用いて 'distilbert' をファインチューニングすることで得られました。以下のラベルが定義されています。

• LABEL_0 - アクションアイテムではない
• LABEL_1 - アクションアイテム

✨ 主な機能

• テキスト分類タスクに特化したモデルです。
• アクションアイテムかどうかを識別することができます。

📦 インストール

このREADMEにはインストール手順が記載されていないため、このセクションを省略します。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("text-classification", model="knkarthick/Action_Items")
text = '''
Customer portion will have the dependency of , you know , fifty five probably has to be on XGEVA before we can start that track , but we can at least start the enablement track for sales and CSM who are as important as customers because they're the top of our funnel , especially sales.
'''
summarizer(text)

高度な使用法

from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("text-classification", model="knkarthick/Action_Items")
text = '''
India, officially the Republic of India, is a country in South Asia.
'''
summarizer(text)

from transformers import pipeline
summarizer = pipeline("text-classification", model="knkarthick/Action_Items")
text = '''
We have been running the business successfully for over a decade now.
'''
summarizer(text)

📚 ドキュメント

モデルの結果

• タスク: アクションアイテム分類 (テキスト分類)
• データセット: Custom
• 評価指標:
  • 検証精度 (Validation Accuracy)
  • 検証適合率 (Validation Precision)
  • 検証再現率 (Validation Recall)
  • テスト精度 (Test Accuracy)
  • テスト適合率 (Test Precision)
  • テスト再現率 (Test Recall)

📄 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。