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| library_name: transformers |
| license: apache-2.0 |
| base_model: |
| - distilbert/distilbert-base-german-cased |
| tags: |
| - transformers |
| pipeline_tag: text-classification |
| language: |
| - de |
| model-index: |
| - name: jacob-24b |
| results: [] |
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| <p align="center"> |
| <img src="./images/banner-lsbert-67m.webp" alt="LS-Bert banner" width="720" /> |
| </p> |
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| Dieses Repository beinhaltet einen **State-of-the-Art-Classifier** zur Unterscheidung von Texten in Leichter Sprache und komplexem Deutsch. Dem Classifier gelingt hierbei sogar eine sichere Unterscheidung zwischen Texten in Leichter und Einfacher Sprache. Ausgegebene Labels sind `yes` und `no`, wobei ein `yes` signalisiert, dass der vorliegende Text hohe Übereinstimmungen mit tatsächlichen, geprüften Texten in Leichter Sprache hat. |
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| Er wurde auf über 11.000 Beispielen von reinem, aufgearbeitetem Text trainiert. Es kam keine synthetische Datengenerierung, sondern ein pures Training auf von durch menschliche Prüfer:innen als lesbar bewerteten Texten in Leichter Sprache zum Einsatz. |
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| Der Classifier wird kostenfrei [online angeboten](https://jacob.axome.de/classifier/), um bereits erste Proben mit ihm durchzuführen. |
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| In späteren Iterationen des Projekts ist ein Training von Jacob 24b mittels RLHF und diesem Modell als "reward predictor" geplant. |
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