articles_classifier / README.md
bumchik2's picture
finalize
97c6f33

A newer version of the Streamlit SDK is available: 1.45.1

Upgrade
metadata
title: Articles Classifier
emoji: 📊
colorFrom: green
colorTo: gray
sdk: streamlit
sdk_version: 1.43.2
app_file: app.py
pinned: false
short_description: shad ml2 task 4

Что я делал:

  • я делал классификатор статей (задача, описанная в задании). Цель - увидеть топ-95%* тематик, отсортированных по убыванию вероятности.
  • попробовал 2 немного разных подхода и несколько моделей в качестве основы нейросети, все они описаны здесь: https://huggingface.co/spaces/bumchik2/articles_classifier/tree/main/notebooks
  • в целом albert-base-v2 и distilroberta-base давали очень похожие результаты. С точки зрения лосса на тесте у меня лучше всего работала distilroberta-base, поэтому ее и вставил в приложение
  • основной ноутбук (в котором обучалась финальная модель) называется distilroberta_base_main.ipynb и лежит здесь: https://huggingface.co/spaces/bumchik2/articles_classifier/blob/main/notebooks/distilroberta_base_main.ipynb. В нем я немного смотрю на данные, потом обучаю нейросеть, за основу которой взята distilroberta-base. Я решаю задачу multibinary classification (поскольку одна и та же статья может соответстовать сразу нескольким категориям), в качестве лосса использую взвешенный BCEWithLogitsLoss (добавляю веса, чтобы учесть большую разницу в частотах классов). После того, как уже обучил модель, выходы модели можно использовать для подсчета искомых вероятностей категорий

Пример использования нейросети (скопирован из ноутбука): alt text

Что где находится: