ParsbertHallu / README.md
Pooya-Fallah's picture
Create README.md
66db36d verified
|
raw
history blame
No virus
3.91 kB
---
language:
- fa
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
- code
---
# ParsBERTHallu
This model is a fine-tuned version of [parsi-ai-nlpclass/ParsBERT-nli-FarsTail-FarSick](https://huggingface.co/parsi-ai-nlpclass/ParsBERT-nli-FarsTail-FarSick) on persian hallucination datasets which are
available from [here](https://github.com/NLP-Final-Projects/Persian-Hallucination/tree/main/hallucination_detection/data).
## How to use
``` python
import torch
import torch.nn as nn
from huggingface_hub import PyTorchModelHubMixin
import transformers
import hazm # Make you have installed hazm library (pip install hazm)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Define class of the model
class ParsbertHallu(nn.Module, PyTorchModelHubMixin):
def __init__(self):
super().__init__()
self.transformer_model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Pooya-Fallah/ParsBERT-nli-FarsTail-FarSick",
num_labels=3)
self.head = nn.Sequential(
nn.Linear(3,1),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
out = self.transformer_model(**x)['logits']
return torch.squeeze(self.head(out))
# Hazm normalizer
normalizer = hazm.Normalizer()
# tokenizer is from ParsBERT (HooshvareLab/bert-fa-zwnj-base)
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained('HooshvareLab/bert-fa-zwnj-base')
def preprocess(reference, predict):
if isinstance(reference, list) and isinstance(predict, list):
reference = [normalizer.normalize(ref) for ref in reference]
predict = [normalizer.normalize(pred) for pred in predict]
elif isinstance(reference, str) and isinstance(predict, str):
reference = normalizer.normalize(reference)
predict = normalizer.normalize(predict)
else:
raise "Reference and predict both must be list of str or str"
# Tokenize the text
tokens = tokenizer(reference, predict, truncation=True, padding=True,
max_length=512, return_tensors='pt')
# Send the tokens to the device
tokens = {key: value.to(device) for key, value in tokens.items()}
return tokens
# load model
model = ParsbertHallu.from_pretrained("Pooya-Fallah/ParsbertHallu")
model.to(device)
# example inference
reference = """به گزارش خبرنگار ایمنا، حمیدرضا موحدی‌زاده در صفحه اینستاگرام خود نوشت: «سال گذشته به اتفاق آقای احسان اصولی عضو و رئیس محترم کمیسیون فرهنگی و اجتماعی شورای اسلامی شهر مشهد به تهران و تالار وحدت رفتیم و از آقای همایون شجریان دعوت رسمی کردیم تا در مشهد کنسرت اجرا کنند و ما به عنوان نمایندگان مردم و جوانان شریف مشهد برگزاری آن را در یکی از فرهنگسراهای شهرداری مشهد تضمین می‌کنیم و همکاری سایر ارگان‌ها و نیروی انتظامی را هم جلب می‌کنیم.
مدیر برنامه او کمی نگران از حاشیه‌های احتمالی کنسرت در مشهد بود. قول گرفتیم در شرایط مناسبی این اقدام خداپسندانه و مردم خواهانه را در شهر مشهد» شهر امید، مدارا و زندگی «اجرا کنیم. ان شاء الله»"""
predict = "نایب رئیس شورای شهر مشهد اعلام کرد که همایون شجریان به دعوت او در یک کنسرت در مشهد اجرا خواهد کرد و تمامی اقدامات لازم برای حفاظت از امنیت و حفظ حیثیت شهر انجام خواهد شد."
model(preprocess(reference, predict))
```