Query Wellformedness Score

🚀 Query Wellformedness Scoring

このモデルは、文の文法的正確性と完全性をチェックすることで、文の適切さを評価します。大文字と小文字を区別し、誤った文法や大文字小文字の使用に対してペナルティを与えます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、文章の文法的正確性と完全性を評価することで、文章の適切さを判断します。大文字と小文字を区別し、誤った文法や大文字小文字の使用に対してペナルティを与えます。

✨ 主な機能

• 適切性スコア：文法的正確性と完全性を示すスコアを提供します。
• 大文字小文字の区別：文章内の誤った大文字小文字の使用を認識し、ペナルティを与えます。
• 幅広い適用性：様々な種類の文章に適用できます。

📦 インストール

このモデルはHugging Faceのtransformersライブラリを使用しています。以下のコマンドで必要なライブラリをインストールできます。

pip install transformers torch

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Ashishkr/query_wellformedness_score")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Ashishkr/query_wellformedness_score")
sentences = [
    "The quarterly financial report are showing an increase.",  # Incorrect
    "Him has completed the audit for last fiscal year.",  # Incorrect
    "Please to inform the board about the recent developments.",  # Incorrect
    "The team successfully achieved all its targets for the last quarter.",  # Correct
    "Our company is exploring new ventures in the European market."  # Correct
]

features = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
model.eval()
with torch.no_grad():
    scores = model(**features).logits
print(scores)

具体的な文の例

以下は、いくつかの文の例です。

1. Dogs are mammals.
2. she loves to read books on history.
3. When the rain in Spain.
4. Eating apples are healthy for you.
5. The Eiffel Tower is in Paris.

これらの文のうち、文1と文5は適切で、文法と大文字小文字が正しいです。文2は小文字で始まっています。文3は文の断片で、適切ではありません。文4は主語と動詞の一致に誤りがあります。

📚 ドキュメント

想定される使用例

• コンテンツ作成：書かれたコンテンツの適切性を検証します。
• 教育プラットフォーム：学生が自分の文章の文法的正しさをチェックするのに役立ちます。
• チャットボットとバーチャルアシスタント：ユーザーのクエリを検証したり、適切な応答を生成したりします。

連絡先

kua613@g.harvard.edu

📄 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。

引用情報

@misc {ashish_kumar_2024,
	author       = { {Ashish Kumar} },
	title        = { query_wellformedness_score (Revision 55a424c) },
	year         = 2024,
	url          = { https://huggingface.co/Ashishkr/query_wellformedness_score },
	doi          = { 10.57967/hf/1980 },
	publisher    = { Hugging Face }
}