Sentence Level Stereotype Detector

🚀 文レベルのステレオタイプ分類器

文章レベルでテキストに含まれる様々なステレオタイプを検出・分類するTransformerベースのモデルです。性別、人種、職業、宗教に対するステレオタイプや反ステレオタイプを認識し、自然言語処理タスクにおける公平性と包括性を促進します。

🚀 クイックスタート

文レベルのステレオタイプ分類器は、文章レベルでテキストに含まれる様々なステレオタイプを検出・分類するTransformerベースのモデルです。性別、人種、職業、宗教に対するステレオタイプや反ステレオタイプを認識するように設計されています。このモデルは、ステレオタイプ的な言語の使用を軽減し、自然言語処理タスクにおける公平性と包括性を促進するアプリケーションの開発に役立ちます。

✨ 主な機能

• 文章レベルでのステレオタイプ検出と分類
• 性別、人種、職業、宗教に関するステレオタイプと反ステレオタイプの認識
• 自然言語処理タスクにおける公平性と包括性の促進

📚 ドキュメント

モデルアーキテクチャ

このモデルは、事前学習されたDistilbertモデルを使用して構築されています。文レベルのステレオタイプ分類タスクに対して、MGSデータセットでファインチューニングされています。

クラス

このモデルは、以下の9つのクラスを識別します。 0. unrelated: トークンがステレオタイプを示さない場合

1. stereotype_gender: トークンが性別に関するステレオタイプを示す場合
2. anti-stereotype_gender: トークンが性別に関する反ステレオタイプを示す場合
3. stereotype_race: トークンが人種に関するステレオタイプを示す場合
4. anti-stereotype_race: トークンが人種に関する反ステレオタイプを示す場合
5. stereotype_profession: トークンが職業に関するステレオタイプを示す場合
6. anti-stereotype_profession: トークンが職業に関する反ステレオタイプを示す場合
7. stereotype_religion: トークンが宗教に関するステレオタイプを示す場合
8. anti-stereotype_religion: トークンが宗教に関する反ステレオタイプを示す場合

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

nlp = pipeline("text-classification", model="wu981526092/Sentence-Level-Stereotype-Detector", tokenizer="wu981526092/Sentence-Level-Stereotype-Detector")
result = nlp("Text containing potential stereotype...")

print(result)

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

参考情報