Un modèle français entrainé pour reconnaître les relations discursives causales. Le modèle reçoit 2 morceaux de textes et estime la probabilité que leur relation soit une relation de raison, résultat ou non causale.

Ce modèle a été entrainé avec la Penn Discourse Tree Bank 2 (PDTB2), base de données anglaise de référence pour les relations discursive. PDTB2 a été automatiquement traduite en Français afin de fine-tuner le modèle pré-entrainé CamemBERT-large.

Le modèle peut être chargé via la librairie CamemBERT: CamembertForSequenceClassification. Avant d'être traité, le texte doit être tokenisé via le tokenizer CamemBERT: CamembertTokenizer.


{}
transformers pytorch camembert text-classification autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #camembert #text-classification #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

Un modèle français entrainé pour reconnaître les relations discursives causales. Le modèle reçoit 2 morceaux de textes et estime la probabilité que leur relation soit une relation de raison, résultat ou non causale.

Ce modèle a été entrainé avec la Penn Discourse Tree Bank 2 (PDTB2), base de données anglaise de référence pour les relations discursive. PDTB2 a été automatiquement traduite en Français afin de fine-tuner le modèle pré-entrainé CamemBERT-large.

Le modèle peut être chargé via la librairie CamemBERT: CamembertForSequenceClassification. Avant d'être traité, le texte doit être tokenisé via le tokenizer CamemBERT: CamembertTokenizer.


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