ilovebots/bert-sdg-french

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->

Ce modèle permet de classer les textes en fonction des objectifs de développement durable (ODD) des Nations Unies.

<img src="https://www.ulaval.ca/sites/default/files/DD/ODD/Tableau%20ODD.jpg" alt="image" width="600"/>

Source: https://www.un.org/development/desa/disabilities/about-us/sustainable-development-goals-sdgs-and-disability.html

Détails du modèle

Description du modèle

<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->

Ce modèle de classification de texte a été développé en fine-tuning le modèle pré-entraîné dbmdz/bert-base-french-europeana-cased. Les données d'entraînement de ce modèle affiné proviennent de l'ensemble de données communautaires OSDG (OSDG-CD) accessible au public à l'adresse https://zenodo.org/record/5550238#.ZBulfcJByF4. Ce modèle a été réalisé dans le cadre d'une recherche universitaire à l'Université Laval.<br> L'objectif était de créer un modèle de classification de texte SDG basé sur transformers en français.<br> Les principaux détails du modèle sont mis en évidence ci-dessous :

• Model type: Text classification
• Language(s) (NLP): French
• License: mit
• Finetuned from model : dbmdz/bert-base-french-europeana-cased

Model Sources

<!-- Provide the basic links for the model. -->

• Repository: https://huggingface.co/ilovebots/bert-sdg-french

How to Get Started with the Model

Utilisez le code ci-dessous pour commencer à utiliser le modèle.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ilovebots/bert-sdg-french")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("ilovebots/bert-sdg-french")

Training Data

<!-- This should link to a Data Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. --> La base disponible dans https://zenodo.org/record/5550238#.ZBulfcJByF4 a été enrichie des objectifs de développement durable des Nations Unies et traduite en en français.

Training Hyperparameters

• Num_epoch = 4
• Learning rate = 2e-5
• Epsilon = 1e-8
• Optimizer = AdamW
• Batch size = 32
• Seed random = 42

Evaluation

Metrics

<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->

• Accuracy = 0.84

<img src="https://raw.githubusercontent.com/I-Love-Bots/public/main/BertFinetuning.png" alt="image" width="600"/>

Citation

Martinez, D.F. (2023). SDG classification with BERT. https://huggingface.co/ilovebots/bert-sdg-french

<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->

<!--## Model Card Contact -->