Instructions to use sivan22/halacha-topic-classifier with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use sivan22/halacha-topic-classifier with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="sivan22/halacha-topic-classifier")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sivan22/halacha-topic-classifier") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("sivan22/halacha-topic-classifier", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 616 Bytes
49be40f 815b812 49be40f 5c54b11 815b812 49be40f bf63aba 912b532 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | ---
datasets:
- sivan22/shulchan-aruch
metrics:
- accuracy: 0.707343
pipeline_tag: text-classification
widget:
- text: "טלטול מן הצד"
---
זהו מודל שמסווג משפטים לפי הנושא ההלכתי שלהם.
ניתן להכניס כל משפט שהוא, לדוגמא "טלטול מן הצד" והמודל ימצא שההלכה שייכת להלכות שבת.
אימון: המודל התאמן על כל סעיפי השולחן הערוך לפי הנושא הכללי המופיע בדפוס (לא של הסימן המסויים)
מודל בסיס: https://huggingface.co/dicta-il/BEREL_2.0 |