Suicidal Electra

🚀 自殺風險檢測ELECTRA模型

本文本分類模型用於預測一段文本是否包含自殺傾向，輸出結果為1（有自殺傾向）或0（無自殺傾向）。

🚀 快速開始

你可以通過以下代碼加載模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gooohjy/suicidal-electra")
model = AutoModel.from_pretrained("gooohjy/suicidal-electra")

✨ 主要特性

• 該模型基於google/electra-base-discriminator基礎模型進行微調。
• 能夠準確預測文本是否包含自殺傾向。

📦 安裝指南

暫未提供具體安裝命令，可參考transformers庫的官方文檔進行安裝。

📚 詳細文檔

數據

該模型在從Kaggle獲取的自殺與抑鬱數據集上進行訓練。該數據集是從Reddit上爬取的，包含232,074行數據，均勻分佈在自殺和非自殺兩個類別中。

參數

模型微調時的參數設置如下：

• 訓練輪數（epoch）：1
• 批次大小（batch size）：6
• 學習率（learning rate）：0.00001

由於計算資源和時間有限，未能增加訓練輪數和批次大小。

性能

在上述數據集上微調後，模型取得了以下性能指標：

• 準確率（Accuracy）：0.9792
• 召回率（Recall）：0.9788
• 精確率（Precision）：0.9677
• F1分數（F1 Score）：0.9732

資源

如需獲取更多資源，包括源代碼，請參考GitHub倉庫gohjiayi/suicidal-text-detection。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。