Xlm Roberta Large Manifesto

🚀 xlm-roberta-large-manifesto

このモデルは、Manifesto Projectのコーディングスキームを用いてラベル付けされた多言語の学習データで微調整されたxlm-roberta-largeモデルです。このモデルは、Manifesto Project Dataset Codebookの**Version 2020b (2020年12月23日)** を使用しています。

🚀 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-manifesto",
    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

モデルは305141のサンプルからなるテストセットで評価されました。このテストセットは層化方式で分割され、各ラベルについて全出現回数の20%がランダムに選択されました。

言語別のメトリクス:

デバッグと問題点

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。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。