README.md

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license: mit
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japanese-sexual-moderation is a fine-tuned version of [studio-ousia/luke-japanese-large-lite](https://huggingface.co/studio-ousia/luke-japanese-large-lite).  
It scores whether a short sentence is sexual or not.  
The version as of 20230/9/17 was trained on a limited number of data, and scoring trends may have biases due to the data set.  
This model was created to calculate ERP scores for [japanese-llm-roleplay-benchmark](https://github.com/oshizo/japanese-llm-roleplay-benchmark).


japanese-sexual-moderationは、[studio-ousia/luke-japanese-large-lite](https://huggingface.co/studio-ousia/luke-japanese-large-lite)をファインチューニングしたモデルです。  
短文が性的かどうかをスコアリングします。  
20230/9/17時点のバージョンは限られたデータ数で訓練されており、スコアリングの傾向にはデータセットに起因するバイアスがある可能性があります。  
このモデルは[japanese-llm-roleplay-benchmark](https://github.com/oshizo/japanese-llm-roleplay-benchmark)でのERPスコアを算出するために作成されました。


## Usage

```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import numpy as np

model_id = "oshizo/japanese-sexual-moderation"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    model_id,
    problem_type="multi_label_classification",
    num_labels=1
)

text = "富士山は日本で一番高い山です。"
with torch.no_grad():
    encoding = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    score = model(**encoding).logits

# tensor([[-2.7863]])

```