标签: [自动NLP, 文本分类, 政治] 语言: 法语 小部件:

• 文本: "Il y a dans ce pays une fracture" 数据集:
• mazancourt/autonlp-data-politics-sentence-classifier 二氧化碳当量排放: 1.06099358268878

法语政治语句性质预测模型

该模型旨在预测法语政治语句的性质类别。 预测结果分为三类:

• 问题: 描述问题的句子(通常为发言者待解决的问题)，例如雅克·希拉克所言"这个国家存在裂痕"
• 解决方案: 描述解决方案的句子(通常是政治纲领的组成部分)，例如萨科齐表示"我取消了遗产税，因为我信奉劳动价值与家庭价值"
• 其他: 不属于上述任何类别的句子，例如"共和国万岁，法兰西万岁"

本模型基于政治推文和演讲摘录的混合数据集，通过AutoNLP平台训练完成。

AutoNLP训练模型

• 问题类型: 多类别分类
• 模型ID: 23105051
• 二氧化碳排放量(克): 1.06099358268878

验证指标

• 损失值: 0.6050735712051392
• 准确率: 0.8097826086956522
• 宏观F1: 0.7713543865034599
• 微观F1: 0.8097826086956522
• 加权F1: 0.8065488494385247
• 宏观精确率: 0.7861074705111403
• 微观精确率: 0.8097826086956522
• 加权精确率: 0.806470454156932
• 宏观召回率: 0.7599656456873758
• 微观召回率: 0.8097826086956522
• 加权召回率: 0.8097826086956522

使用方式

可通过cURL调用模型:

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "Il y a dans ce pays une fracture"}' https://api-inference.huggingface.co/models/mazancourt/politics-sentence-classifier

或使用Python API:

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("mazancourt/autonlp-politics-sentence-classifier-23105051", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mazancourt/politics-sentence-classifier", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("Il y a dans ce pays une fracture", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)

# 类别可能为"problem"、"solution"或"other"
category = outputs[0]["label"]
score = outputs[0]["score"]