🦋 Modèle Betisy-Detectena (Classificateur de Bêtises)🌷

Ce modèle est un classificateur de texte binaire entraîné à distinguer les faits factuels des absurdités ou bêtises.

Description

Le modèle a été entraîné par Clemylia en utilisant PyTorch.

0 (Fait Factuel) : Déclaration conforme au sens commun ou aux connaissances établies (ex: "La Terre tourne autour du Soleil").
1 (Absurdité / Bêtise) : Déclaration farfelue ou sans aucun sens (ex: "Les girafes sont violettes et volent").

Architecture

L'architecture est un réseau de neurones récurrent simple implémenté en PyTorch, utilisant une couche nn.LSTM pour le traitement séquentiel du texte, après une phase de tokenisation basée sur un tokenizer BERT (bert-base-uncased).

Utilisation

Pour utiliser ce modèle, vous devez charger les fichiers Betisy-Detectena_weights.pt et Betisy-Detectena_tokenizer.joblib et reconstruire l'architecture SimpleClassifier avec les hyperparamètres appropriés.

Fichiers

Betisy-Detectena_weights.pt : Les poids entraînés du modèle PyTorch (state_dict).
Betisy-Detectena_tokenizer.joblib : Le tokenizer utilisé pour le pré-traitement du texte.

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