resources/interfaces/zero_shot_interface.yml

title: Zero-Shot Interface
name: huggingface/Sahajtomar/German_Zeroshot
description: >
    Bei dieser Aufgabe handelt es sich um eine Textklassifizierungsaufgabe. Das heißt, das Modell
    bekommt einen Textinhalt vorgelegt und muss aus einer Liste vordefinierter Labels entscheiden,
    welches dieser Labels den Inhalt des Textes am besten beschreibt. Der Krux bei der ganzen Sache ist,
    dass das Modell keine Spezialisierung für die Labels erfahren hat und sozusagen beim ersten Mal die
    richtige Auswahl treffen muss; daher zero shot, denn es hat nur einen Versuch. Erreicht wird dies, in
    dem ein vortrainiertes Modell auf einen Datensatz für Natural Language Inference (dt. natürlichsprachliche
    Inferenz oder Rückschluss auf natürliche Sprache) spezialisiert wird. Bei dieser Aufgabe bekommt
    das Modell zwei Texte vorgelegt und muss lernen, in welchem Verhältnis die beiden Texte zueinanderstehen.
    Folgende Klassen stehen dabei zur Auswahl:
    <ul>
        <li>entailment: Text A ist eine logische Schlussfolgerung von Text B</li>
        <li>contradiction: Text A steht im Widerspruch zu Text B</li>
        <li>neutral: es lassen sich keine Schlussfolgerungen dieser Art ziehen</li>
        </ul>
    </br></br>
    Nehmen wir als Beispiel den Ausgangstext «Die Kinder lächeln und winken in die Kamera». Nach der Spezialisierung
    sollte das Modell in der Lage sein zu sagen, dass die Aussage «Es sind Kinder anwesend.» eine logische
    Schlussfolgerung des Ausgangstextes ist, während die Aussage «Die Kinder runzeln die Stirn.» im Widerspruch
    zum Ausgangstext steht.
    </br></br>
    Es hat sich gezeigt, dass Modelle, die auf Natural Language Inference spezialisiert wurden, auch sehr gut darin sind,
    Texten thematisch passende Labels zuzuordnen. Wenn wir wieder den Ausgangstext von vorhin nehmen, wäre das Modell in
    der Lage zu sagen, dass von den möglichen Kandidatenlabels [Wirtschaft, Familie, Feier, Tragödie] Familie und Feier
    diejenigen Labels sind, die den Inhalt des Textes am besten beschreiben.</br></br>Das hier verwendete Beispielmodell
    wurde auf deutschsprachige Texte trainiert.
examples:
    -
        - >
            COVID-19 (Akronym von englisch coronavirus disease 2019, deutsch Coronavirus-Krankheit-2019), in den
            deutschsprachigen Ländern umgangssprachlich meist nur als „Corona“ oder „Covid“ bezeichnet, ist eine
            meldepflichtige Infektionskrankheit mit einem breiten aber unspezifischen Symptomspektrum, die durch eine
            Infektion (Ansteckung) mit dem Betacoronavirus SARS-CoV-2 verursacht wird. Das Virus wurde erstmals im
            Dezember 2019 in Wuhan (Volksrepublik China) beschrieben. Es verbreitete sich sehr schnell weltweit und ist
            Ursache der COVID-19-Pandemie. Bis 18. Oktober 2022 wurden weltweit rund 622 Millionen COVID-Infizierte registriert,
            es wird aber in vielen Ländern eine hohe Dunkelziffer vermutet. Laut einer Schätzung der Weltgesundheitsorganisation
            (WHO) gab es zwischen Anfang 2020 und Ende 2021 eine weltweite, durch COVID-19 verursachte Übersterblichkeit von
            14,83 Millionen Toten.
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