wikicat_ca / README.md
crodri's picture
Update README.md
d5c929a
metadata
tags:
  - autotrain
  - text-classification
language:
  - ca
widget:
  - text: >-
      Aquest dissabte, Francesc Solé va arribar a la meta a Ordino com el
      guanyador del Ultra Trail d'Andorra després de 170km amb un desnivell
      altitudinal de 13 500 metres, en un temps de 31 hores i 9 minuts.
  - text: >-
      Una cançó és una composició musical que conté, a vegades, una part amb veu
      o melodia vocal, és a dir, amb text, cantada, però també pot ser
      simplement un conjunt de notes tocades sistemàticament, formant un ritme.
datasets:
  - projecte-aina/WikiCAT_ca
co2_eq_emissions:
  emissions: 47.543878831739285

Model Trained Using AutoTrain

  • Problem type: Multi-class Classification
  • Model ID: 2036166932
  • CO2 Emissions (in grams): 47.5439

Validation Metrics

  • Loss: 0.701
  • Accuracy: 0.787
  • Macro F1: 0.776
  • Micro F1: 0.787
  • Weighted F1: 0.784
  • Macro Precision: 0.786
  • Micro Precision: 0.787
  • Weighted Precision: 0.788
  • Macro Recall: 0.775
  • Micro Recall: 0.787
  • Weighted Recall: 0.787

Usage

You can use cURL to access this model:

$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoTrain"}' https://api-inference.huggingface.co/models/crodri/autotrain-wikicat_ca-2036166932

Or Python API:

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("crodri/wikicat_ca", use_auth_token=True)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("crodri/wikicat_ca", use_auth_token=True)

inputs = tokenizer("Una cançó és una composició musical que conté, a vegades, una part amb veu o melodia vocal, és a dir, amb text, cantada, però també pot ser simplement un conjunt de notes tocades sistemàticament, formant un ritme.", return_tensors="pt")

outputs = model(**inputs)