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c134f4f
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README.md
CHANGED
@@ -9,14 +9,27 @@ metrics:
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9 |
model-index:
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10 |
- name: gecco-bert-base-german-uncased
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11 |
results: []
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<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
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should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
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16 |
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17 |
# gecco-bert-base-german-uncased
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18 |
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19 |
-
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20 |
It achieves the following results on the evaluation set:
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21 |
- Loss: 1.2341
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22 |
- Accuracy: 0.6968
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@@ -74,4 +87,4 @@ The following hyperparameters were used during training:
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74 |
- Transformers 4.35.1
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75 |
- Pytorch 1.10.1+cu111
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76 |
- Datasets 2.14.7
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77 |
-
- Tokenizers 0.14.1
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9 |
model-index:
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10 |
- name: gecco-bert-base-german-uncased
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11 |
results: []
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12 |
+
widget:
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13 |
+
- text: "Was haben Sie bisher unternommen, um ihr Problem zu lösen?"
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14 |
+
- text: "Hallo Peter, wie kann ich helfen?"
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15 |
+
- text: "Ich bin hier, um zuzuhören. Wenn du mir erzählen möchtest, wie es dir geht, bin ich bereit."
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16 |
+
- text: "Fällt es dir leicht, mit anderen Menschen in Kontakt zu treten?"
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17 |
+
- text: "Welche Hobbys oder Freizeitaktivitäten würdest du gerne in der Zukunft ausprobieren?"
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18 |
+
- text: "Haben Sie finanzielle Unterstützung von Ihrem Mann?"
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19 |
+
- text: "Könnten Sie bitte genauer beschreiben, welche Schwierigkeiten durch diese technischen Probleme entstehen?"
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20 |
+
- text: "Gibt es denn keine Hobbys, die du mit deinen Freunden gemeinsam machen kannst?"
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21 |
+
- text: "Wo geht ihr Sohn zur Schule?"
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22 |
+
- text: "Haben sie gemeinsame Hobbies mit Ihren Freunden?"
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23 |
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24 |
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25 |
# gecco-bert-base-german-uncased
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27 |
+
**Text classification on German E-Counseling Conversations.**
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28 |
+
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29 |
+
This model is a fine-tuned version of [dbmdz/bert-base-german-uncased](https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-german-uncased)
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30 |
+
trained with the German E-Counseling Conversation Dataset,
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31 |
+
created at the Technische Hochschule Nürnberg (see [github.com/th-nuernberg/gecco-dataset](https://github.com/th-nuernberg/gecco-dataset)).
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32 |
+
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33 |
It achieves the following results on the evaluation set:
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34 |
- Loss: 1.2341
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35 |
- Accuracy: 0.6968
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87 |
- Transformers 4.35.1
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88 |
- Pytorch 1.10.1+cu111
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89 |
- Datasets 2.14.7
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90 |
+
- Tokenizers 0.14.1
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