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ilovebots/bert-sdg-french

Ce modèle permet de classer les textes en fonction des objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies.

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Source: https://www.un.org/development/desa/disabilities/about-us/sustainable-development-goals-sdgs-and-disability.html

Détails du modèle

Description du modèle

Ce modèle de classification de texte a été développé en fine-tuning le modèle pré-entraîné dbmdz/bert-base-french-europeana-cased. Les données d'entraînement de ce modèle affiné proviennent de l'ensemble de données communautaires OSDG (OSDG-CD) accessible au public à l'adresse https://zenodo.org/record/5550238#.ZBulfcJByF4. Ce modèle a été réalisé dans le cadre d'une recherche universitaire à l'Université Laval.
L'objectif était de créer un modèle de classification de texte SDG basé sur transformers en français.
Les principaux détails du modèle sont mis en évidence ci-dessous :

  • Model type: Text classification
  • Language(s) (NLP): French
  • License: mit
  • Finetuned from model : dbmdz/bert-base-french-europeana-cased

Model Sources

How to Get Started with the Model

Utilisez le code ci-dessous pour commencer à utiliser le modèle.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ilovebots/bert-sdg-french")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ilovebots/bert-sdg-french")

Training Data

La base disponible dans https://zenodo.org/record/5550238#.ZBulfcJByF4 a été enrichie des objectifs de développement durable des Nations Unies et traduite en en français.

Training Hyperparameters

  • Num_epoch = 4
  • Learning rate = 2e-5
  • Epsilon = 1e-8
  • Optimizer = AdamW
  • Batch size = 32
  • Seed random = 42

Evaluation

Metrics

  • Accuracy = 0.84
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Citation

Martinez, D.F. (2023). SDG classification with BERT. https://huggingface.co/ilovebots/bert-sdg-french

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Safetensors
Model size
111M params
Tensor type
I64
·
F32
·
Inference Examples
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