语言: 中文
组件:

• 文本: "消除对妇女和女童一切形式的歧视不仅是一项基本人权，更是加速可持续发展的关键。事实一再证明，赋予妇女和女童权力能产生乘数效应，全面推动经济增长与发展。

自2000年以来，联合国开发计划署与联合国其他伙伴及全球社会一道，将性别平等置于工作核心。此后我们见证了显著进展：相比15年前，更多女童得以入学，大多数地区已实现初等教育性别平等。如今非农领域有偿劳动者中女性占比达41%，而1990年这一比例仅为35%。"
数据集:

• jonas/osdg_sdg_data_processed
  二氧化碳当量排放: 0.0653263174784986克

简介

本机器学习模型用于根据联合国17个可持续发展目标中的前15个对文本进行分类。请注意，该模型基于较短段落（约100词）训练，在类似长度的输入文本上表现最佳。

数据来源于卓越的https://osdg.ai/社区！

• 此处提供该模型的改进版本（微调后的Roberta模型）：https://huggingface.co/jonas/roberta-base-finetuned-sdg

模型训练细节

• 问题类型: 多类别分类
• 模型ID: 900229515
• 二氧化碳排放量（克）: 0.0653263174784986

验证指标

• 损失值: 0.3644874095916748
• 准确率: 0.8972544579677328
• 宏观F1分数: 0.8500873710954522
• 微观F1分数: 0.8972544579677328
• 加权F1分数: 0.8937529692986061
• 宏观精确率: 0.8694369727467804
• 微观精确率: 0.8972544579677328
• 加权精确率: 0.8946984684977016
• 宏观召回率: 0.8405065997404059
• 微观召回率: 0.8972544579677328
• 加权召回率: 0.8972544579677328

使用方式

可通过cURL调用该模型：

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoTrain"}' https://api-inference.huggingface.co/models/jonas/autotrain-osdg-sdg-classifier-900229515

或使用Python API：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("jonas/sdg_classifier_osdg", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jonas/sdg_classifier_osdg", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("I love AutoTrain", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)