Distilbert German Text Complexity

🚀 ドイツ語テキスト複雑度用DistilBERTモデルカード

このモデルは、distilbert-base-german-cased を1から7のスケールでのテキスト複雑度予測に合わせてファインチューニングしたバージョンです。

🚀 クイックスタート

直接使用方法

このモデルを使用するには、eval_distilbert.py スクリプトを使用してください。

🔧 技術詳細

このモデルは、distilbert-base-german-cased をファインチューニングしたもので、GermEval 2022のテキスト複雑度予測の共有タスクへの貢献です。 Naderi et al, 2019 のデータセットでファインチューニングされました。 詳細については、KONVENS論文 を参照してください。

📄 ライセンス

このモデルのライセンスは cc-by-sa-4.0 です。

📚 引用

このモデルを使用する場合は、KONVENS 2022論文 を引用してください。 BibTeX:

@inproceedings{anschutz-groh-2022-tum,
    title = "{TUM} Social Computing at {G}erm{E}val 2022: Towards the Significance of Text Statistics and Neural Embeddings in Text Complexity Prediction",
    author = {Ansch{\"u}tz, Miriam  and
      Groh, Georg},
    booktitle = "Proceedings of the GermEval 2022 Workshop on Text Complexity Assessment of German Text",
    month = sep,
    year = "2022",
    address = "Potsdam, Germany",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2022.germeval-1.4",
    pages = "21--26",
}