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library_name: transformers |
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tags: [text-classification, ModernBERT, customer-support, Portuguese] |
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# Model Card for ModernBERT Domain Classifier |
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## Model Details |
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### Model Description |
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Este modelo é baseado no `ModernBERT-base` e foi ajustado (fine-tuned) para realizar a classificação de textos em dois rótulos: "Transferir" e "Não transferir". Ele foi projetado para auxiliar sistemas de atendimento automatizado, ajudando a decidir se uma interação precisa ser transferida para um atendente humano. |
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- **Developed by:** Lailson Henrique |
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- **Funded by [optional]:** |
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- **Shared by [optional]:** Lailson Henrique |
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- **Model type:** Modelo de classificação de texto baseado em Transformers. |
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- **Language(s) (NLP):** Português. |
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- **License:** Apache 2.0 |
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- **Finetuned from model [optional]:** `answerdotai/ModernBERT-base` |
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### Model Sources [optional] |
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- **Repository:** |
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- **Paper [optional]:** |
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- **Demo [optional]:** |
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## Uses |
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### Direct Use |
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Este modelo pode ser usado diretamente para classificar interações entre clientes e sistemas automatizados em dois rótulos: |
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- **Transferir**: Quando a interação deve ser encaminhada para um atendente humano. |
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- **Não transferir**: Quando o sistema automatizado pode lidar com a interação. |
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### Downstream Use [optional] |
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Pode ser integrado em sistemas de call centers ou atendimento por chat para otimizar a transferência para atendentes humanos. |
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### Out-of-Scope Use |
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- Não recomendado para uso fora do idioma português. |
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- Não adequado para sistemas críticos ou decisões sensíveis sem supervisão humana. |
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## Bias, Risks, and Limitations |
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- O modelo pode apresentar vieses baseados nos dados usados para treinamento. |
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- Não é garantido que o modelo funcione corretamente em textos ambíguos ou fora do domínio. |
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### Recommendations |
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- Realize testes rigorosos antes da implantação em produção. |
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- Supervisione manualmente interações críticas ou sensíveis. |
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## How to Get Started with the Model |
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Use o código abaixo para começar: |
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```python |
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from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer |
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# Carregar o modelo |
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model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("seu-usuario/modernbert-domain-classifier") |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("seu-usuario/modernbert-domain-classifier") |
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# Fazer a predição |
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inputs = tokenizer("Preciso falar com um humano", return_tensors="pt") |
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outputs = model(**inputs) |
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logits = outputs.logits |
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predicted_class = logits.argmax().item() |
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# Mapear para os rótulos |
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label_map = {0: "Não transferir", 1: "Transferir"} |
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print(f"Predição: {label_map[predicted_class]}") |
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