README.md

---
license: cc-by-nc-4.0
language:
- hu
metrics:
- accuracy
- f1
model-index:
- name: huBERTPlain
  results:
  - task:
      type: text-classification
    metrics:
      - type: accuracy
        value: 0.74
      - type: f1
        value: 0.74
widget:
- text: "Az egységes gyakorlati alkalmazás érdekében, illetve abból a célból, hogy a független kisüzemi termelői státuszt valamennyi tagállamban könnyebben elismerjék a Bizottság 2022. január 1-jével kezdődően uniós végrehajtási rendeletben határozta meg: egységes űrlap rendszeresítésével a tanúsítvány formáját, tartalmát és a kiállítására vonatkozó részlet szabályokat; a tanúsítvány meghatározott adatainak a 2008/118/EK irányelv IV. fejezete szerinti szállításához szükséges adminisztratív okmányban, azaz az Adminisztratív kísérőokmányon (NAV_VP_IE815 jelű nyomtatvány) történő szerepeltetését; a tanúsítvány meghatározott adatainak 2008/118/EK irányelv V. fejezete szerinti szállításához szükséges adminisztratív okmányban, azaz az Egyszerűsített Kísérő Okmányon (NAV_VP_HU815e jelű nyomtatvány) történő szerepeltetését."
  example_title: "Incomprehensible"
  
- text: "Az AEO-engedély birtokosainak listáján – keresésre – megjelenő információk: az engedélyes neve, az engedélyt kibocsátó ország, az engedély típusa."
  exmaple_title: "Comprehensible"

---

## Model description

Fine-tuned xlm-RoBERTa model for Hungarian, trained on a dataset provided by National Tax and Customs Administration - Hungary (NAV): Public Accessibilty Programme.

## Intended uses & limitations

The model can be used as any other xlm-RoBERTa model. It has been tested recognizing "accessible" and "original" sentences, where:
* "accessible" - "Label_1": sentence, that can be considered as comprehensible (regarding to Plain Language directives)
* "original" - "Label_0": sentence, that needs to rephrased in order to follow Plain Language Guidelines.

## Training

Fine-tuned version of the xlm-RoBERTa model (`FacebookAI/xlm-roberta-base`), trained on information materials provided by NAV linguistic experts.

## Eval results

| Class | Precision | Recall | F-Score |
|-----|------------|------------|------|
| **Original / Label_0** | **0.76** | **0.71** | **0.73**|
| **Accessible / Label_1** | **0.72** | **0.78** | **0.75**|
| **accuracy** | | | **0.74**|
| **macro avg** | **0.74** | **0.74** | **0.74**|
| **weighted avg** | **0.74** | **0.74** | **0.74**|

## Usage

```py
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uvegesistvan/Hun_RoBERTa_Plain")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("uvegesistvan/Hun_RoBERTa_Plain")
```