Instructions to use Den4ikAI/ruBert_base_fact_detection with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Den4ikAI/ruBert_base_fact_detection with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="Den4ikAI/ruBert_base_fact_detection")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Den4ikAI/ruBert_base_fact_detection") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Den4ikAI/ruBert_base_fact_detection") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Librarian Bot: Update dataset YAML metadata for model
#1
by librarian-bot - opened
README.md
CHANGED
|
@@ -1,10 +1,13 @@
|
|
| 1 |
---
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
license: mit
|
|
|
|
| 3 |
widget:
|
| 4 |
-
|
| 5 |
-
|
| 6 |
-
|
| 7 |
-
|
| 8 |
---
|
| 9 |
|
| 10 |
Модель rubert-base-cased от Deeppavlov. Обучена на датасете из предложений. В качестве фактов использовались предложения из Википедии, а в качестве негативных - худлит и новости
|
|
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
+
language:
|
| 3 |
+
- ru
|
| 4 |
license: mit
|
| 5 |
+
datasets: Den4ikAI/fact_detection
|
| 6 |
widget:
|
| 7 |
+
- если вы хотите процитировать поэму или часть из нее, тогда вам следует придерживаться
|
| 8 |
+
первоначального формата строк, чтобы передать первоначальный смысл
|
| 9 |
+
- ' резко вдавленный газ и знакомый свист шин унес машину прочь, превратив ее в маленькую
|
| 10 |
+
постепенно движущуюся точку'
|
| 11 |
---
|
| 12 |
|
| 13 |
Модель rubert-base-cased от Deeppavlov. Обучена на датасете из предложений. В качестве фактов использовались предложения из Википедии, а в качестве негативных - худлит и новости
|