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tcepi/mbp_pas_model

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Model Card

MBP PAS Classification Model

Este modelo é um fine-tune do ModernBERT-base para classificação binária, treinado no dataset tcepi/mbp_pas_dataset.

Descrição do Modelo

—Modelo Base: answerdotai/ModernBERT-base
—Tarefa: Classificação Binária de Texto
—Linguagem: Português (pt)
—Framework: PyTorch + Transformers

Métricas de Performance

Conjunto de Teste

Métrica	Valor
Accuracy	0.9861
F1-Score	0.9863
Precision	0.9796
Recall	0.9931
ROC-AUC	0.9988
Specificity	0.9789

Matriz de Confusão

	Predito Negativo	Predito Positivo
Real Negativo	139 (TN)	3 (FP)
Real Positivo	1 (FN)	144 (TP)

Relatório de Classificação

              precision    recall  f1-score   support

    Negativo     0.9929    0.9789    0.9858       142
    Positivo     0.9796    0.9931    0.9863       145

    accuracy                         0.9861       287
   macro avg     0.9862    0.9860    0.9861       287
weighted avg     0.9862    0.9861    0.9861       287

Uso

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# Carregar modelo e tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tcepi/mbp_pas_model")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("tcepi/mbp_pas_model")

# Classificar texto
text = "Seu texto aqui"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1)
    predicted_class = torch.argmax(predictions, dim=-1).item()

print(f"Classe predita: {model.config.id2label[predicted_class]}")
print(f"Probabilidades: {predictions.tolist()}")

Treinamento

Hiperparâmetros

—Épocas: 5
—Learning Rate: 2e-5
—Batch Size: 8
—Weight Decay: 0.01
—Warmup Ratio: 0.1
—Mixed Precision: FP16
—Optimizer: AdamW

Informações de Treinamento

—Tempo Total: 186.64 segundos
—Samples/segundo: 55.19
—Loss Final: 0.1391

Dataset

O modelo foi treinado usando o dataset tcepi/mbp_pas_dataset.

Limitações

—O modelo foi treinado especificamente para o domínio do dataset MBP/PAS
—Performance pode variar em textos de outros domínios
—Recomenda-se avaliar o modelo antes de usar em produção