Text Classification
Transformers
Safetensors
Ukrainian
bert
intent-classification
ukrainian
education
text-embeddings-inference
Instructions to use nyilona/query-intent-uk with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use nyilona/query-intent-uk with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="nyilona/query-intent-uk")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nyilona/query-intent-uk") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("nyilona/query-intent-uk") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
query-intent-uk
Класифікатор намірів навчальних запитів з інформатики (українська мова).
Донавчена модель на основі bert-base-multilingual-cased.
Модель визначає тип наміру запиту студента:
- 0 — solution_oriented — студент хоче готовий результат (код, відповідь, команду);
- 1 — learning_oriented — студент хоче зрозуміти концепцію, отримати пояснення чи підказку.
Використання
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("nyilona/query-intent-uk")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("nyilona/query-intent-uk")
text = "Що таке рекурсія і навіщо вона потрібна?"
inputs = tok(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
pred = model(**inputs).logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[pred]) # learning_oriented
Дані для навчання
Україномовний датасет навчальних запитів з інформатики (1213 записів), зібраний із синтетичних джерел, технічних форумів та вручну складених прикладів, розмічений за бінарною схемою наміру.
Метрики
| Метрика | Значення |
|---|---|
| Macro F1 | 0.94 |
Ліцензія
MIT
- Downloads last month
- 22
Model tree for nyilona/query-intent-uk
Base model
google-bert/bert-base-multilingual-cased