Xlm Roberta Large Pooled Cap Minor

🚀 xlm-roberta-large-pooled-cap-minor

このモデルは、Comparative Agendas Project の minor topic codes でラベル付けされた多言語（英語、デンマーク語）のトレーニングデータを使用して、xlm - roberta - large モデルをファインチューニングしたものです。

🚀 クイックスタート

モデルの使用方法

from transformers import AutoTokenizer, pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("xlm-roberta-large")
pipe = pipeline(
    model="poltextlab/xlm-roberta-large-pooled-cap-minor",
    task="text-classification",
    tokenizer=tokenizer,
    use_fast=False,
    token="<your_hf_read_only_token>"
)

text = "We will place an immediate 6-month halt on the finance driven closure of beds and wards, and set up an independent audit of needs and facilities."
pipe(text)

ゲート付きアクセス

ゲート付きアクセスのため、モデルをロードする際に token パラメータを渡す必要があります。Transformersパッケージの以前のバージョンでは、代わりに use_auth_token パラメータを使用する必要がある場合があります。

✨ 主な機能

モデルの性能

このモデルは、15,349の英語のサンプル（英語データの20％）からなるテストセットで評価されました。

• 正解率: 0.65
• 加重平均F1スコア: 0.64

推論プラットフォーム

このモデルは、比較研究のプロジェクトを簡素化し、高速化するために設計されたオープンソースで無料の自然言語処理ツールである CAP Babel Machine で使用されています。

協力

モデルの性能は、トレーニングセットを拡張することで大幅に向上させることができます。CAPコード化されたコーパス（任意のドメインや言語）の提供は、poltextlab{at}poltextlab{dot}com まで、または CAP Babel Machine を使用して行うことができ、我々はそれを大いに歓迎します。

デバッグと問題解決

このアーキテクチャは sentencepiece トークナイザーを使用しています。transformers==4.27 より前のバージョンでモデルを実行するには、手動でインストールする必要があります。

from_pretrained() メソッドを使用してモデルをロードする際に RuntimeError が発生した場合、ignore_mismatched_sizes=True を追加すると問題が解決するはずです。

📄 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。

その他の情報

ゲート付きアクセスの追加情報

当社のモデルは学術用途のみを想定しています。学術機関に所属していない場合は、当社のモデルを使用する理由を提示してください。申し込みの手動レビューには数営業日かかる場合があります。

⚠️ 重要提示

当社のモデルは学術用途のみを想定しています。学術機関に所属していない場合は、当社のモデルを使用する理由を提示してください。申し込みの手動レビューには数営業日かかる場合があります。

💡 使用建议

ゲート付きアクセスのため、モデルをロードする際に token パラメータを渡す必要があります。Transformersパッケージの以前のバージョンでは、代わりに use_auth_token パラメータを使用する必要がある場合があります。