Environmentalbert Biodiversity

🚀 環境BERT生物多樣性模型卡片

本模型是一個用於ESG/自然領域的語言模型，專門針對生物多樣性文本分類進行訓練，能有效識別和分類相關文本。

🚀 快速開始

強烈建議在使用本模型對句子進行“生物多樣性”分類之前，先使用 EnvironmentalBERT-environmental 模型判斷該句子是否屬於“環境”類別。

你可以參考以下Medium上的教程，瞭解 模型使用、大規模分析 和 微調 的方法。

你可以使用管道進行文本分類：

基礎用法

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline
 
tokenizer_name = "ESGBERT/EnvironmentalBERT-biodiversity"
model_name = "ESGBERT/EnvironmentalBERT-biodiversity"
 
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name, max_len=512)
 
pipe = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer) # set device=0 to use GPU
 
# See https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/pipelines#transformers.pipeline
print(pipe("The majority of species are eliminated by modern agriculture techniques.", padding=True, truncation=True))

✨ 主要特性

基於 這篇論文 開發的環境BERT生物多樣性語言模型，以 EnvironmentalBERT-base 模型為基礎，在一個包含2200個樣本的生物多樣性數據集上進行了額外的微調，能夠更好地對ESG/自然領域的生物多樣性文本進行分類。

📚 詳細文檔

更多詳細信息請參考以下論文：

@article{Schimanski23ExploringNature,
    title={{Exploring Nature: Datasets and Models for Analyzing Nature-Related Disclosures}},
    author={Tobias Schimanski and Andrin Reding and Nico Reding and Julia Bingler and Mathias Kraus and Markus Leippold},
    year={2023},
    journal={Available on SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4622514},
}

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

📦 相關信息