CoolFace
Modelpublic

eugene702/Automatic-Scoring

sourceHugging Faceapache-2.0updated 1y agoView on Hugging Face
0likes72downloads
Model Card

Automatic Scoring for Indonesian Semantic Similarity ✨

Model ini merupakan hasil fine-tuning dari `indobenchmark/indobert-large-p2` menggunakan Sentence Transformers untuk tugas Semantic Textual Similarity (STS) dalam bahasa Indonesia.

Model ini dilatih secara multi-dataset menggunakan gabungan dari:

  • 🟢 rzkamalia/stsb-indo-mt-modified
  • 🟢 quarkss/stsb-indo-mt
  • 🟢 AkshitaS/semrel_2024_plus (split ind_Latn)

Tujuan utama dari model ini adalah untuk mendukung penilaian otomatis jawaban siswa atau sistem pembelajaran berbasis teks dalam bahasa Indonesia.

🧠 Model Details

  • Base Model: `indobenchmark/indobert-large-p2`
  • Framework: sentence-transformers
  • Loss Function: CosineSimilarityLoss
  • Training Epochs: 5
  • Batch Size: 16
  • Evaluation Metric: Cosine Similarity
  • Total Datasets Combined: 3 corpora (STS Indo + Semantic Relation)

📊 Example Usage

python
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

model = SentenceTransformer("eugene702/Automatic-Scoring")

score = util.cos_sim(
    model.encode("Apa dampak pemanasan global?", convert_to_tensor=True),
    model.encode("Bagaimana pengaruh perubahan iklim terhadap bumi?", convert_to_tensor=True)
)

print("Similarity Score:", score.item())

📁 Datasets Used

DatasetDeskripsi
`rzkamalia/stsb-indo-mt-modified`Versi modifikasi STS bahasa Indonesia
`quarkss/stsb-indo-mt`STS benchmark bahasa Indonesia
`AkshitaS/semrel_2024_plus`Dataset Semantic Relation multilingual split ind_Latn

📈 Evaluation

Evaluasi dilakukan pada data test dari ketiga dataset yang digabung. Penilaian dilakukan menggunakan EmbeddingSimilarityEvaluator dari sentence-transformers.

Metric utama: Cosine Similarity terhadap pasangan kalimat dalam bahasa Indonesia.

💡 Use Cases

  • Penilaian otomatis jawaban siswa
  • Deteksi parafrase dalam Bahasa Indonesia
  • Penilaian kesamaan kalimat untuk e-learning
  • Analisis pertanyaan dan jawaban semantik

🛠 Training Code

Model dilatih menggunakan sentence-transformers di platform Kaggle. Kode pelatihan tersedia secara privat namun dapat diminta melalui email.

📌 Model Availability

Model tersedia di:

📬 Contact

Untuk pertanyaan atau kolaborasi:

Eugene Feilian Putra Rangga 📧 eugenefeilianputrarangga@gmail.com 🔗 Hugging Face Profile 🔗 GitHub


Model ini merupakan bagian dari eksperimen untuk membangun sistem penilaian otomatis berbasis semantic similarity pada teks Bahasa Indonesia.