Xlm Roberta Large Pooled Cap Media Minor

🚀 xlm-roberta-large-pooled-cap-media-minor

このモデルは、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微調整されたxlm - roberta - largeモデルで、特定のトピックコードでラベル付けされています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、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を微調整したものです。特定のトピックコードに基づいてラベル付けされており、テキスト分類タスクに使用できます。

✨ 主な機能

• 多言語（英語、デンマーク語）のテキスト分類に対応。
• 特定のトピックコードに基づくラベル付け。

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコードを使用して、必要なライブラリをインストールできます。

pip install transformers sentencepiece

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("xlm-roberta-large")
pipe = pipeline(
    model="poltextlab/xlm-roberta-large-pooled-cap-media-minor",
    task="text-classification",
    tokenizer=tokenizer,
    use_fast=False,
    truncation=True,
    max_length=512,
    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。

📚 ドキュメント

モデルの説明

xlm - roberta - largeモデルは、多言語（英語、デンマーク語）のトレーニングデータで微調整されており、Comparative Agendas Projectのminor topic codesでラベル付けされています。さらに、以下の7つのメディアコードも使用しています。

• 州および地方政府行政 (24)
• 天気と自然災害 (26)
• 火災 (27)
• スポーツとレクリエーション (29)
• 死亡通知 (30)
• 教会と宗教 (31)
• その他、雑多なもの、人間関係 (99)

モデルの性能

モデルは、91,331のサンプルからなるテストセットで評価されました。

• 加重平均F1スコア: 0.68

協力

トレーニングセットを拡張することで、モデルの性能を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（任意のドメインと言語）の提供を歓迎します。poltextlab{at}poltextlab{dot}comまで送信するか、CAP Babel Machineを使用してください。

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が発生した場合は、ignore_mismatched_sizes=Trueを追加すると問題が解決する場合があります。

ゲート付きアクセスの詳細

当社のモデルは学術用途のみを対象としています。学術機関に所属していない場合は、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日の営業日を要します。

⚠️ 重要提示

当社のモデルは学術用途のみを対象としています。学術機関に所属していない場合は、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日の営業日を要します。

💡 使用建议

モデルを使用する際には、ゲート付きアクセスのためにtokenパラメータを正しく設定することをおすすめします。また、transformersバージョンによってはuse_auth_tokenを使用する必要があります。

📄 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。