s-nlp/roberta-base-formality-ranker
s-nlp
Clasificación de texto
El modelo ha sido entrenado para predecir si las oraciones en inglés son formales o informales.
Como usar
Cómo utilizar el modelo
# Usar este modelo
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("s-nlp/roberta-base-formality-ranker")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("s-nlp/roberta-base-formality-ranker")
inputs = tokenizer("I like you. I love you", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Basado en transformers
- Compatible con PyTorch
- Usa Safetensors
- Modelo base: roberta-base
- Conjuntos de datos: GYAFC de Rao y Tetreault, 2018 y corpus de formalidad en línea de Pavlick y Tetreault, 2016
- Aumento de datos: cambio de textos a mayúsculas o minúsculas, eliminación de puntuación, añadido de punto final
- Métricas de rendimiento en los datos de prueba
Casos de uso
- Clasificación de formalidad en oraciones en inglés
- Transformación de estilo para mantener la formalidad
- Análisis del estilo lingüístico