visolex
/

bartpho-hsd

@@ -1,132 +0,0 @@
----
-language:
-- vi
-tags:
-- hate-speech-detection
-- vietnamese-nlp
-- text-classification
-- offensive-speech
-license: mit
-datasets:
-- vihsd
-base_model: vinai/bartpho-syllable-base
----
-# BARTPHO
-BARTpho fine-tuned cho bài toán phân loại Hate Speech tiếng Việt.
-## Model Details
-- **Model type**: Fine-tuned transformer model
-- **Architecture**: BARTpho (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer cho tiếng Việt)
-- **Base model**: [vinai/bartpho-syllable-base](https://huggingface.co/vinai/bartpho-syllable-base)
-- **Task**: Hate Speech Classification
-- **Language**: Vietnamese
-- **Labels**: CLEAN (0), OFFENSIVE (1), HATE (2)
-## 📊 Model Performance
-| Metric | Score |
-|--------|-------|
-| Accuracy | 0.8985 |
-| F1 Macro | 0.6791 |
-| F1 Weighted | 0.8886 |
-## Model Description
-BARTpho fine-tuned cho bài toán phân loại Hate Speech tiếng Việt. Model này được fine-tune từ `vinai/bartpho-syllable-base` trên dataset ViHSD (Vietnamese Hate Speech Dataset).
-## How to Use
-### Basic Usage
-```python
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
-import torch
-# Load model and tokenizer
-model_name = "visolex/hate-speech-bartpho"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
-# Classify text
-text = "Văn bản tiếng Việt cần phân loại"
-inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
-with torch.no_grad():
-    outputs = model(**inputs)
-    predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
-    predicted_label = torch.argmax(predictions, dim=-1).item()
-# Label mapping
-label_names = {
-    0: "CLEAN",
-    1: "OFFENSIVE",
-    2: "HATE"
-}
-print(f"Predicted label: {label_names[predicted_label]}")
-print(f"Confidence scores: {predictions[0].tolist()}")
-```
-### Using the Pipeline
-```python
-from transformers import pipeline
-classifier = pipeline(
-    "text-classification",
-    model="visolex/hate-speech-bartpho",
-    tokenizer="visolex/hate-speech-bartpho"
-)
-result = classifier("Văn bản tiếng Việt cần phân loại")
-print(result)
-```
-## Training Details
-### Training Data
-- Dataset: ViHSD (Vietnamese Hate Speech Dataset)
-- Training samples: ~8,000 samples
-- Validation samples: ~1,000 samples
-- Test samples: ~1,000 samples
-### Training Procedure
-- Framework: PyTorch + Transformers
-- Optimizer: AdamW
-- Learning Rate: 2e-5
-- Batch Size: 32
-- Epochs: Varies by model
-- Max Sequence Length: 256
-### Label Distribution
-- CLEAN (0): Normal content without offensive language
-- OFFENSIVE (1): Mildly offensive content
-- HATE (2): Hate speech and extremist language
-## Evaluation
-Model được đánh giá trên test set của ViHSD với các metrics:
-- Accuracy: Overall classification accuracy
-- F1 Macro: Macro-averaged F1 score across all labels
-- F1 Weighted: Weighted F1 score based on label frequency
-## Limitations and Bias
-- Model chỉ được train trên dữ liệu tiếng Việt từ mạng xã hội
-- Performance có thể giảm trên domain khác (email, document, etc.)
-- Model có thể có bias từ dữ liệu training
-- Cần đánh giá thêm trên dữ liệu real-world
-## Citation
-## Contact
-## License
-This model is distributed under the MIT License.