Fact Or Opinion Xlmr El

🚀 事実と意見の二値分類器、EN-EL混合アノテーションコーパスで学習

このモデルは、ギリシャ陸軍士官学校（SSE）とクレタ工科大学（TUC）によって開発された、二値分類ヘッドを備えたXLM-Roberta-baseモデルです。与えられた文の内容に基づいて、それを事実または意見として分類することができます。

このモデルは、XLM-Rがサポートする任意の言語で同じタスクに使用でき、ゼロショット学習機能を活用することができます。ただし、このモデルは英語とギリシャ語の文のみを使用して学習されています。

🤗 HuggingFace APIラベルの説明

• ラベル0: 意見/主観的な文
• ラベル1: 事実/客観的な文

✨ 主な機能

• 与えられた文を事実または意見に分類することができます。
• XLM-Rがサポートする任意の言語でゼロショット学習を行うことができます。

📦 インストール

原READMEにインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

原READMEに使用例のコードが記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

データセット学習情報

元のデータセット（https://github.com/1024er/cbert_aug/tree/crayon/datasets/subj で入手可能）には、約9000のアノテーション付き文（主観的または客観的と分類されたもの）が含まれていました。これをGoogle翻訳を使用してギリシャ語に翻訳し、ギリシャ語版を元の英語版と結合して、EN-EL混合データセットを作成しました。

このモデルは、バッチサイズ8で5エポック学習されました。詳細なメトリクスとハイパーパラメータは、「Metrics」タブで確認できます。

テストセットでの評価結果

🔧 技術詳細

原READMEに具体的な技術詳細が50文字以上記載されていないため、このセクションは省略されます。

📄 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。

Acknowledgement

この研究は、ギリシャ研究・イノベーション財団（HFRI）の博士研究員奨励金（奨励金番号: 50、第2回公募）によって支援されています。