README_ES.md

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license: cc-by-4.0
base_model: bertin-project/bertin-roberta-base-spanish
tags:
- generated_from_trainer
metrics:
- accuracy
model-index:
- name: bertin_base_climate_detection_spa
  results: []
datasets:
- somosnlp/spa_climate_detection
language:
- es
widget:
- text: >
    El uso excesivo de fertilizantes nitrogenados -un fenómeno frecuente en la
    agricultura- da lugar a la producción de óxido nitroso, un potente gas de
    efecto invernadero. Un uso más juicioso de los fertilizantes puede frenar
    estas emisiones y reducir la producción de fertilizantes, que consume mucha
    energía.
pipeline_tag: text-classification
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# Model Card for bertin_base_climate_detection_spa_v2

<p align="center">
  <img src="https://huggingface.co/somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa/resolve/main/model_image_repo_380.jpg" alt="Model Illustration" width="500">
</p>


Este modelo es una version fine-tuning del modelo: [bertin-project/bertin-roberta-base-spanish](https://huggingface.co/bertin-project/bertin-roberta-base-spanish) utilizando el dataset somosnlp/spa_climate_detection.
El modelo esta enfocado en la identificación de textos sobre tematicas relacionadas al cambio climatico y la sustentabilidad. Este proyecto fue basado en la versión en inglés de [climatebert/distilroberta-base-climate-detector](https://huggingface.co/climatebert/distilroberta-base-climate-detector). 

La motivación del proyecto fue crear una repositorio en español sobre informacion o recursos en temas como: cambio climatico, sustentabilidad, calentamiento global, energía, etc; la idea es dar visibilidad a soluciones, ejemplos de buenas practicas ambientales o noticias que nos ayuden a combatir los efectos del cambio climatico; en cierta forma parecido a lo que el proyecto [Drawdown](https://drawdown.org/solutions/table-of-solutions) realiza pero aportando ejemplos de las soluciones o nuevas investigaciones en cada tema. Para lograr este
objetivo, consideramos que la identificacion de textos que hablen sobre dichas tematicas es el primer paso. Algunas de las aplicaciones directas son: clasificacion de papers y publicaciones cientificas, noticias, opiniones.

Futuros pasos: 
- Se pretende crear un modelo avanzado que clasifique en base a sectores (token classification) los textos relacionados a cambio climatico, por ejemplo: clasificar en base a electricidad, agricultura, industria, transporte, etc.
- Publicar un dataset basado en sectores.
- Realizar un modelo Q/A que pueda brindar información relevante al usuario en la tematica de cambio climatico.

## Detalles del modelo

### Descripción del modelo
- **Desarrollado por:** [Gerardo Huerta](https://huggingface.co/Gerard-1705) [Gabriela Zuñiga](https://huggingface.co/Gabrielaz)
- **Patrocinado por:** SomosNLP, HuggingFace
- **Tipo de Modelo:** Modelo de lenguaje, tuneado en instrucciones para clasificación de texto
- **Lenguaje(s):** es-ES, es-PE
- **Licencia:** cc-by-nc-sa-4.0
- **Entrenado usando el modelo:** [bertin-project/bertin-roberta-base-spanish](https://huggingface.co/bertin-project/bertin-roberta-base-spanish)
- **Dataset utilizado:** [somosnlp/spa_climate_detection](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/spa_climate_detection)

### Fuentes de modelos

- **Repositorio:** [somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa](https://huggingface.co/somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa/tree/main) <!-- Enlace al `main` del repo donde tengáis los scripts, i.e.: o del mismo repo del modelo en HuggingFace o a GitHub. -->
- **Demo:** [identificacion de textos sobre cambio climatico y sustentabilidad](https://huggingface.co/spaces/somosnlp/Identificacion_de_textos_sobre_sustentabilidad_cambio_climatico)
- **Video presentación:** [Proyecto BERTIN-ClimID](https://www.youtube.com/watch?v=sfXLUP9Ei-o)

## Usos

### Usos directos:
- Clasificación de noticias: Con este modelo se puede clasificar titulares de noticias relacionadas a las areas de cambio climatico.
- Clasificación de papers: La identificación de textos científicos que divulgan soluciones y/o efectos del cambio climatico. Para este uso se puede utilizar el abstract de cada documento para realizar la identificación.

### Usos inderectos:
- Para la creación de repositorios de información con respecto a temas climaticos.
- Este modelo puede funcionar de base para crear nuevos sistemas de clasificación de soluciones climáticas para divulgar los nuevos esfuerzos en combatir el cambio climático en los diferentes sectores.
- Creacion de nuevos datasets que aborden el tema. 

### Usos fuera del ámbito:
- El uso para la clasificación de textos de fuentes no verificables o poco confiables y su divulgacion ejemplo: noticias falsas o desinformación.

## Sesgos, riesgos y limitaciones:
En este punto no se han realizados estudios concretos sobre los sesgos y limitaciones, sin embargo hacemos los siguientes apuntes en base a experiencia previa y pruebas del modelo:
- Hereda los sesgos y limitaciones del modelo base con el que fue entrenado, para mas detalles véase: [BERTIN: Efficient Pre-Training of a Spanish Language Model using Perplexity Sampling](http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/6403). Sin embargo, no son tan evidentes de encontrar por el tipo de tarea en el que se esta implementando el modelo como lo es la clasificacion de texto.
- Sesgos directos como por ejemplo el mayoritario uso de lenguaje de alto nivel en el dataset debido a que se utilizan textos extraidos de noticias, documentación legal de empresas que pueden complicar la identificación de textos con lenguajes de bajo nivel (ejemplo: coloquial). Para mitigar estos sesgos, se incluyeron en el dataset opiniones diversas sobre temas de cambio climatico extraidas de fuentes como redes sociales, adicional se hizo un rebalanceo de las etiquetas.
- El dataset nos hereda otras limitaciones como por ejemplo: el modelo pierde rendimiento en textos cortos, esto es debido a que la mayoria de los textos utilizados en el dataset tienen una longitud larga de entre 200 - 500 palabras. Nuevamente se intentó mitigar estas limitaciones con la inclusión de textos cortos.

### Recomendaciones
- Como hemos mencionado, el modelo tiende a bajar el rendimiento en textos cortos, por lo que lo recomendable es establecer un criterio de selección de textos largos a los cuales se necesita identificar su temática.

## Ejemplo sencillo de como utilizar el modelo 
```python
## Asumiendo tener instalados transformers, torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
import torch
from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa")

# Traduccion del label 
id2label = {0: "NEGATIVE", 1: "POSITIVE"}
label2id = {"NEGATIVE": 0, "POSITIVE": 1}

# Funcion de inferencia
def inference_fun(Texto):
    inputs = tokenizer(Texto, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        logits = model(**inputs).logits
    predicted_class_id = logits.argmax().item()
    output_tag = model.config.id2label[predicted_class_id]
    return output_tag

input_text = "El uso excesivo de fertilizantes nitrogenados -un fenómeno frecuente en la agricultura- da lugar a la producción de óxido nitroso, un potente gas de efecto invernadero. Un uso más juicioso de los fertilizantes puede frenar estas emisiones y reducir la producción de fertilizantes, que consume mucha energía."

print(inference_fun(input_text))
```


## Detalles del entrenamiento:

### Datos de entrenamiento: 
Los datos del entrenamiento fueron obtenidos del dataset [somosnlp/spa_climate_detection](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/spa_climate_detection).
Los datos de entrenamiento representan alrededor de un 79% de los datos totales del dataset.

Las etiquetas estan representadas de la siguiente forma:

Etiquetas 1s

1000   -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales sobre el tema.

600    -  datos sobre opiniones diversas, en su mayorias textos cortos.

Etiquetas 0s

300    -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales no relacionados al tema.

500   -  datos sobre noticias de temas diversos no relacionados al tema.

500   -  datos sobre opiniones de temas diversos no relacionados al tema.

### Procedimiento de entrenamiento
Puedes consultar nuestro Google Colab para revisar el procedimiento de entranamiento que tomamos: [Colab Entrenamiento](https://huggingface.co/somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa/blob/main/entrenamiento_del_modelo.ipynb)
La configuración de accelerate es la siguiente:
In which compute environment are you running?: 0
Which type of machine are you using?: No distributed training
Do you want to run your training on CPU only (even if a GPU / Apple Silicon / Ascend NPU device is available)? [yes/NO]:NO
Do you wish to optimize your script with torch dynamo?[yes/NO]:NO
Do you want to use DeepSpeed? [yes/NO]: NO
What GPU(s) (by id) should be used for training on this machine as a comma-seperated list? [all]:all
Do you wish to use FP16 or BF16 (mixed precision)?: no

### Hiperparametros de entrenamiento:
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 2

### Speeds, Sizes, Times
El modelo fue entrenado en 2 epocas con una duración total de 14.22 minutos de entrenamiento, 'train_runtime': 853.6759.
Como dato adicional: No se utilizó precision mixta (FP16 ó BF16)


### Resultados del entrenamiento:

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|
| No log        | 1.0   | 182  | 0.1964          | 0.9551   |
| No log        | 2.0   | 364  | 0.1592          | 0.9705   |


## Evaluación

### Datos de prueba, factores y metricas

#### Datos de prueba
Los datos de evaluación fueron obtenidos del dataset [somosnlp/spa_climate_detection](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/spa_climate_detection).
Los datos de evaluación representan alrededor de un 21% de los datos totales del dataset.

Las etiquetas estan representadas de la siguiente forma:

Etiquetas 1s

320    -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales sobre el tema.

160    -  datos sobre opiniones diversas, en su mayorias textos cortos.

Etiquetas 0s

80     -  datos sobre parrafos extraidos de informes empresariales no relacionados al tema.

120    -  datos sobre noticias de temas diversos no relacionados al tema.

100    -  datos sobre opiniones de temas diversos no relacionados al tema.


**El modelo actual logra  los siguientes resultados en el set de evaluación:**
- **Loss:** 0.1592
- **Accuracy:** 0.9705

#### Metrica utilizada:
La métrica utilizada para evaluar el modelo fue precisión.

#### Resultados:

Por favor dirigirse a la sección de "Inference" en el colab: [entrenamiento_del_modelo](https://huggingface.co/somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa/blob/main/entrenamiento_del_modelo.ipynb)

Accuracy 0.95
Precision 0.916
Recall 0.99
F1 score 0.951

## Impacto ambiental
Utilizando la herramienta de [ML CO2 IMPACT](https://mlco2.github.io/impact/#co2eq) calculamos que el siguiente impacto ambiental debido al entrenamiento:
-  **Tipo de hardware:** T4 
-  **Horas utilizadas (incluye pruebas e iteraciones para mejorar el modelo):** 4 horas
-  **Proveedor de nube:** Google Cloud (colab)
-  **Región computacional:** us-east
-  **Huella de carbono emitida:** 0.1kg CO2


## Información Tecnica

#### Software

- Transformers 4.39.3
- Pytorch 2.2.1+cu121
- Datasets 2.18.0
- Tokenizers 0.15.2

#### Hardware

- GPU equivalente a T4
- Para tomarlo como referencia, el modelo se entrenó en la version gratuita de Google Colab

## Licencia: 

cc-by-nc-sa-4.0 Debido a herencias de los datos utilizados en el dataset.

## Cita:

**BibTeX:**

```
@software{BERTIN-ClimID,
  author = {Gerardo Huerta, Gabriela Zuñiga},
  title = {BERTIN-ClimID: BERTIN-Base Climate-related text Identification},
  month = Abril,
  year = 2024,
  url = {https://huggingface.co/somosnlp/bertin_base_climate_detection_spa}
}
```

## More Information

Este proyecto fue desarrollado durante el [Hackathon #Somos600M](https://somosnlp.org/hackathon) Organizado por SomosNLP. Agradecemos a todos los organizadores del evento y patrocinadores por el apoyo durante el desarrollo del mismo.

**Team:**

- [Gerardo Huerta](https://huggingface.co/Gerard-1705)
- [Gabriela Zuñiga](https://huggingface.co/Gabrielaz)

## Contact [optional]

- [email protected]
- [email protected]