huBERTPlain / README.md
uvegesistvan's picture
Update README.md
89052e1 verified
|
raw
history blame
No virus
3.23 kB
---
license: cc-by-nc-4.0
language:
- hu
metrics:
- accuracy
- f1
model-index:
- name: huBERTPlain
results:
- task:
type: text-classification
metrics:
- type: accuracy
value: 0.73
- type: f1
value: 0.73
widget:
- text: "Az egységes gyakorlati alkalmazás érdekében, illetve abból a célból, hogy a független kisüzemi termelői státuszt valamennyi tagállamban könnyebben elismerjék a Bizottság 2022. január 1-jével kezdődően uniós végrehajtási rendeletben határozta meg: egységes űrlap rendszeresítésével a tanúsítvány formáját, tartalmát és a kiállítására vonatkozó részlet szabályokat; a tanúsítvány meghatározott adatainak a 2008/118/EK irányelv IV. fejezete szerinti szállításához szükséges adminisztratív okmányban, azaz az Adminisztratív kísérőokmányon (NAV_VP_IE815 jelű nyomtatvány) történő szerepeltetését; a tanúsítvány meghatározott adatainak 2008/118/EK irányelv V. fejezete szerinti szállításához szükséges adminisztratív okmányban, azaz az Egyszerűsített Kísérő Okmányon (NAV_VP_HU815e jelű nyomtatvány) történő szerepeltetését."
example_title: "Incomprehensible"
- text: "Az AEO-engedély birtokosainak listáján – keresésre – megjelenő információk: az engedélyes neve, az engedélyt kibocsátó ország, az engedély típusa."
exmaple_title: "Comprehensible"
---
## Model description
Cased fine-tuned BERT model for Hungarian, trained on a dataset provided by National Tax and Customs Administration - Hungary (NAV): Public Accessibilty Programme.
## Intended uses & limitations
The model can be used as any other (cased) BERT model. It has been tested recognizing "accessible" and "original" sentences, where:
* "accessible" - "Label_0": sentence, that can be considered as comprehensible (regarding to Plain Language directives)
* "original" - "Label_1": sentence, that needs to rephrased in order to follow Plain Language Guidelines.
## Training
Fine-tuned version of the original huBERT model (`SZTAKI-HLT/hubert-base-cc`), trained on information materials provided by NAV linguistic experts.
## Eval results
| Class | Precision | Recall | F-Score |
|-----|------------|------------|------|
| **Accessible / Label_0** | **0.71** | **0.79** | **0.75**|
| **Original / Label_1** | **0.76** | **0.67** | **0.71**|
| **accuracy** | | | **0.73**|
| **macro avg** | **0.74** | **0.73** | **0.73**|
| **weighted avg** | **0.74** | **0.73** | **0.73**|
## Usage
```py
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uvegesistvan/huBERTPlain")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("uvegesistvan/huBERTPlain")
```
### BibTeX entry and citation info
If you use the model, please cite the following dissertation (to be submitted for workshop discussion):
Bibtex:
```bibtex
@PhDThesis{ Uveges:2024,
author = {{"U}veges, Istv{\'a}n},
title = {K{\"o}z{\'e}rthet{\"o} és automatiz{\'a}ci{\'o} - k{\'i}s{\'e}rletek a jog, term{\'e}szetesnyelv-feldolgoz{\'a}s {\'e}s informatika hat{\'a}r{\'a}n.},
year = {2024},
school = {Szegedi Tudom{\'a}nyegyetem}
}
```