metadata
language:
- vi
tags:
- essay category
- text-classification
widget:
- text: >-
Cái đồng hồ của em cao hơn 30 cm. Đế của nó được làm bằng i-nốc sáng loáng
hình bầu dục. Chỗ dài nhất của đế vừa bằng gang tay của em. Chỗ rộng nhất
bằng hơn nửa gang tay.
example_title: Descriptive - Miêu tả
- text: >-
Hiện nay, đại dịch Covid-19 diễn biến ngày một phức tạp, nó khiến nền kinh
tế trì trệ, cuộc sống con người hoàn toàn xáo trộn và luôn ở trạng thái lo
ngại... và cùng với đó chính là việc học sinh - sinh viên không thể tới
trường. Một trong những điều đáng lo ngại nhất khi tình hình dịch bệnh
không biết bao giờ mới ổn định.
example_title: Argumentative - Nghị luận
- text: >-
Cấu tạo của chiếc kính gồm hai bộ phận chính là gọng kính và mắt kính.
Gọng kính được làm bằng nhựa cao cấp hoặc kim loại quý. Gọng kính chia làm
hai phần: phần khung để lắp mắt kính và phần gọng để đeo vào tai, nối với
nhau bởi các ốc vít nhỏ, có thể mở ra, gập lại dễ dàng. Chất liệu để làm
mắt kính là nhựa hoặc thủy tinh trong suốt. Gọng kính và mắt kính có nhiều
hình dáng, màu sắc khác nhau.
example_title: Expository - Thuyết minh
- text: >-
Em yêu quý đào vì nó là loài cây đặc trưng của miền Bắc vào Tết đến xuân
sang. Đào bình dị nhưng gắn liền với tuổi thơ em nồng nàn. Tuổi thơ đã
từng khao khát nhà có một cây đào mộc mạc để háo hức vui tươi trong ngày
Tết.
example_title: Anecdote - Biểu cảm
- text: >-
Hắn vừa đi vừa chửi. Bao giờ cũng thế, cứ rượu xong là hắn chửi. Bắt đầu
chửi trời, có hề gì? Trời có của riêng nhà nào? Rồi hắn chửi đời. Thế cũng
chẳng sao: Đời là tất cả nhưng cũng chẳng là ai.
example_title: Narrative - Tự sự
This is a finetuned DistilBERT model for Vietnamese essay categories classification.
Overview
- At primary levels of education in Vietnam, students are introduced to 5 categories of essays:
- Argumentative - Nghị luận
- Anecdote - Biểu cảm
- Descriptive - Miêu tả
- Narrative - Tự sự
- Expository - Thuyết minh
- This model will classify sentences into these 5 categories
Pretrained model used in this pipeline:
- This pipeline includes pre-trained distilbert-base-multilingual-cased and a Multi-label Classification head trained on 8000 manually labeled sample essay sentences.
- The dataset can be found on Kaggle
- Usage of distilbert-base-multilingual-cased can be found on Huggingface
Citation:
@article{Sanh2019DistilBERTAD,
title={DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter},
author={Victor Sanh and Lysandre Debut and Julien Chaumond and Thomas Wolf},
journal={ArXiv},
year={2019},
volume={abs/1910.01108}
}