Fine Tuned Metaphor Detection

🚀 ファインチューニングされた比喩検出モデル

このモデルは、以前に学習したモデルの拡張版です。 これは、文章内の比喩検出に使用されるBERTベースのモデルのファインチューニング版です。このモデルは、比喩または直喩としてラベル付けされた文を含むカスタムデータセットで学習されました。

✨ 主な機能

• 文章内の比喩を検出することができます。
• BERTベースのモデルを使用しているため、高精度な検出が可能です。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers torch

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# モデルとトークナイザーをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-username/fine-tuned-metaphor-detection")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("your-username/fine-tuned-metaphor-detection")

# サンプルテキスト
text = "Time is a thief."

# 入力をトークナイズして予測を取得
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    prediction = torch.argmax(logits, dim=-1)

print("Prediction:", "Metaphor" if prediction.item() == 1 else "Literal")

📚 ドキュメント

モデルの詳細

学習データセット

このモデルは、Sasidhar1826/manual_data_on_metaphorsデータセットで学習されました。

ベースモデル

このモデルは、Sasidhar1826/common_metaphors_detectionをベースにファインチューニングされました。

📄 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。