语言: 英语
许可证: Apache-2.0
数据集:

• ESGBERT/WaterForestBiodiversityNature_2200
  标签:
• ESG
• 环境
• 生物多样性

EnvironmentalBERT-生物多样性模型卡片

模型描述

基于此论文，这是EnvironmentalBERT-生物多样性语言模型。该模型经过训练，能够更好地分类ESG/自然领域的生物多样性文本。

以EnvironmentalBERT-base模型为起点，EnvironmentalBERT-生物多样性语言模型在2.2k生物多样性数据集上进行了额外微调，以检测生物多样性文本样本。

如何开始使用该模型

强烈建议在分类一个句子是否为“生物多样性”之前，先用EnvironmentalBERT-environmental模型判断其是否为“环境”相关文本。

请参阅Medium上的这些教程，了解模型使用、大规模分析和微调的指南。

您可以使用以下代码进行文本分类：

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) # 设置device=0以使用GPU  

# 参见 https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/pipelines#transformers.pipeline  
print(pipe("现代农业技术导致大多数物种灭绝。", padding=True, truncation=True))  

更多细节请参阅论文

@article{Schimanski23ExploringNature,  
    title={{探索自然：分析与自然相关披露的数据集和模型}},  
    author={Tobias Schimanski and Andrin Reding and Nico Reding and Julia Bingler and Mathias Kraus and Markus Leippold},  
    year={2023},  
    journal={可在SSRN上获取: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4622514},  
}