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config inicial para Streamlite space
6f45b26
metadata
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  - en
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tags:
  - text2text-generation
  - esg
  - keyword-extraction
license: apache-2.0
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  - social-context.csv
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  - null
library_name: transformers
pipeline_tag: text2text-generation
base_model: t5-small
sdk: streamlit
sdk_version: 1.25.0

T5-small-60M-ESG-Keyword Model

Descrição

Este é um modelo T5-small com 60 milhões de parâmetros, fine-tuned para tarefas relacionadas a palavras-chave ESG (Environmental, Social, and Governance). O modelo foi treinado para [descreva brevemente a tarefa específica, por exemplo: identificar e gerar palavras-chave ESG relevantes a partir de texto de entrada]. Este modelo ainda está em fase de testes.

Uso do Modelo

Este modelo pode ser usado para [descreva os casos de uso principais, por exemplo: análise de relatórios de sustentabilidade, identificação de tópicos ESG em notícias corporativas, etc.].

Exemplo de Uso

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model_name = "exo-is/t5-small-60M-esg-keyword"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "Seu texto de entrada aqui"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True)

outputs = model.generate(**inputs)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)

Detalhes do Modelo

  • Arquitetura Base: T5-small
  • Número de Parâmetros: 60 milhões
  • Linguagem: Python; Json
  • Licença: Apache 2.0
  • Limitações:

Conjunto de Dados de Treinamento

Avaliação de Desempenho

Contato

Para questões ou feedback sobre este modelo, por favor entre em contato com:

Nome: Tito Barros Sala Email: titobsala@exo-team.com

Agradecimentos

[Mencione quaisquer agradecimentos, colaboradores ou fontes de inspiração relevantes]