# TeraSpace/replica_classification
Сделано на основе [xlm-roberta-base](https://huggingface.co/xlm-roberta-base)

0. dialog - реагирует на диалоговые реплики. Например, "привет"
1. trouble - реагирует на реплики, где пользователь рассказывает о своих проблемах. Например, "у меня болит зуб, мне проткнули колесо"
2. question - реагирует на вопрос не относящийся к диалогу, например: "когда родился пушкин" или "когда я стану миллионером"
3. about_user - реагирует, когда пользователь говорит о себе. Например, "меня зовут андрей"
4. about_model - реагирует на вопросы о личности ассистента. Например, "как тебя зовут, ты кто такая"
5. instruct - реагирует на вопросы, ответ на которые представляет собой инструкцию. Например, "как установить windows, как приготовить борщ"

# Использование
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

del_symbs = ["?","!",".",","]
classes = ["dialog","trouble","question","about_user","about_model","instruct"]

device = torch.device("cuda")
model_name = 'TeraSpace/replica_classification'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels = len(classes)).to(device)

while True:
    text = input("=>").lower()
    for del_symb in del_symbs:
        text = text.replace(del_symb,"")
        
    inputs = tokenizer(text, truncation=True, max_length=512, padding='max_length',
                            return_tensors='pt').to(device)
    with torch.no_grad():
        logits = model(**inputs).logits
        probas = list(torch.sigmoid(logits)[0].cpu().detach().numpy())
        
    out = classes[probas.index(max(probas))]
    print(out)
```
{"language": ["ru"], "license": "mit", "widget": [{"text": "\u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442", "example_title": "example_1"}, {"text": "\u0442\u0435\u0431\u044f \u043a\u0430\u043a \u0437\u0432\u0430\u0442\u044c", "example_title": "example_2"}, {"text": "\u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0433\u0443", "example_title": "example_3"}, {"text": "\u0432 \u0447\u0435\u043c \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438", "example_title": "example_4"}, {"text": "\u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043a\u043e\u0442 \u0441\u0431\u0435\u0436\u0430\u043b", "example_title": "example_5"}, {"text": "\u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0434\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440", "example_title": "example_6"}, {"text": "\u043c\u0435\u043d\u044f \u0430\u0440\u0442\u0443\u0440 \u0437\u043e\u0432\u0443\u0442", "example_title": "example_7"}]}
transformers pytorch xlm-roberta text-classification ru license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #xlm-roberta #text-classification #ru #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

# TeraSpace/replica_classification
Сделано на основе xlm-roberta-base

0. dialog - реагирует на диалоговые реплики. Например, "привет"
1. trouble - реагирует на реплики, где пользователь рассказывает о своих проблемах. Например, "у меня болит зуб, мне проткнули колесо"
2. question - реагирует на вопрос не относящийся к диалогу, например: "когда родился пушкин" или "когда я стану миллионером"
3. about_user - реагирует, когда пользователь говорит о себе. Например, "меня зовут андрей"
4. about_model - реагирует на вопросы о личности ассистента. Например, "как тебя зовут, ты кто такая"
5. instruct - реагирует на вопросы, ответ на которые представляет собой инструкцию. Например, "как установить windows, как приготовить борщ"

# Использование

# TeraSpace/replica_classification
Сделано на основе xlm-roberta-base

0. dialog - реагирует на диалоговые реплики. Например, "привет"
1. trouble - реагирует на реплики, где пользователь рассказывает о своих проблемах. Например, "у меня болит зуб, мне проткнули колесо"
2. question - реагирует на вопрос не относящийся к диалогу, например: "когда родился пушкин" или "когда я стану миллионером"
3. about_user - реагирует, когда пользователь говорит о себе. Например, "меня зовут андрей"
4. about_model - реагирует на вопросы о личности ассистента. Например, "как тебя зовут, ты кто такая"
5. instruct - реагирует на вопросы, ответ на которые представляет собой инструкцию. Например, "как установить windows, как приготовить борщ" # Использование
TAGS
#transformers #pytorch #xlm-roberta #text-classification #ru #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # TeraSpace/replica_classification
Сделано на основе xlm-roberta-base

0. dialog - реагирует на диалоговые реплики. Например, "привет"
1. trouble - реагирует на реплики, где пользователь рассказывает о своих проблемах. Например, "у меня болит зуб, мне проткнули колесо"
2. question - реагирует на вопрос не относящийся к диалогу, например: "когда родился пушкин" или "когда я стану миллионером"
3. about_user - реагирует, когда пользователь говорит о себе. Например, "меня зовут андрей"
4. about_model - реагирует на вопросы о личности ассистента. Например, "как тебя зовут, ты кто такая"
5. instruct - реагирует на вопросы, ответ на которые представляет собой инструкцию. Например, "как установить windows, как приготовить борщ" # Использование