Views
No views yet
| Property | Value |
|---|---|
| Base model | csebuetnlp/banglabert_large |
| Architecture | ELECTRA-large (ElectraForSequenceClassification) |
| Language | Bengali (bn) |
| Task | Single-label text classification (20 classes) |
| Max input length | 128 tokens |
| Training epochs | 3 |
| Batch size | 16 |
| Learning rate | 2e-5 |
| Training device | NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER |
| Split | Samples |
|---|---|
| Train | 16,058 |
| Val | 2,007 |
| Test | 2,008 |
| Label | Count |
|---|---|
| রাজনীতি | 5,145 |
| অন্যান্য | 3,140 |
| অপরাধ | 2,479 |
| আন্তর্জাতিক | 1,234 |
| মতামত | 951 |
| আইন-শৃঙ্খলা | 843 |
| ধর্ম | 690 |
| বিনোদন | 685 |
| ব্যবসা-বাণিজ্য | 632 |
| শিক্ষা | 589 |
| সমাজ | 588 |
| পরিবেশ | 581 |
| প্রযুক্তি | 394 |
| অবকাঠামো | 390 |
| চাকরি | 351 |
| লাইফস্টাইল | 345 |
| খেলাধুলা | 320 |
| অর্থনীতি | 304 |
| স্বাস্থ্য | 273 |
| বিজ্ঞান | 139 |
| Label | Precision | Recall | F1 | Support |
|---|---|---|---|---|
| অন্যান্য | 0.751 | 0.624 | 0.682 | 314 |
| অপরাধ | 0.815 | 0.766 | 0.790 | 248 |
| অবকাঠামো | 0.571 | 0.718 | 0.636 | 39 |
| অর্থনীতি | 0.552 | 0.533 | 0.542 | 30 |
| আইন-শৃঙ্খলা | 0.592 | 0.718 | 0.649 | 85 |
| আন্তর্জাতিক | 0.828 | 0.855 | 0.841 | 124 |
| খেলাধুলা | 0.818 | 0.844 | 0.831 | 32 |
| চাকরি | 0.600 | 0.686 | 0.640 | 35 |
| ধর্ম | 0.828 | 0.768 | 0.797 | 69 |
| পরিবেশ | 0.793 | 0.793 | 0.793 | 58 |
| প্রযুক্তি | 0.735 | 0.641 | 0.685 | 39 |
| বিজ্ঞান | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 14 |
| বিনোদন | 0.694 | 0.725 | 0.709 | 69 |
| ব্যবসা-বাণিজ্য | 0.583 | 0.556 | 0.569 | 63 |
| মতামত | 0.504 | 0.600 | 0.548 | 95 |
| রাজনীতি | 0.843 | 0.876 | 0.859 | 515 |
| লাইফস্টাইল | 0.520 | 0.382 | 0.441 | 34 |
| শিক্ষা | 0.704 | 0.644 | 0.673 | 59 |
| সমাজ | 0.371 | 0.559 | 0.446 | 59 |
| স্বাস্থ্য | 0.679 | 0.704 | 0.691 | 27 |
| macro avg | 0.639 | 0.650 | 0.641 | 2008 |
| weighted avg | 0.735 | 0.731 | 0.730 | 2008 |
Note: বিজ্ঞান (Science) has only 14 test samples and the model failed to predict any correctly in this run, likely due to severe class imbalance (139 total samples).
| Epoch | Train Loss | Val Accuracy | Val Macro F1 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1.8825 | 0.6114 | 0.3303 |
| 2 | 1.0085 | 0.6996 | 0.5946 |
| 3 | 0.6104 | 0.7285 | 0.6432 |
| ID | Label (Bengali) | English |
|---|---|---|
| 0 | অন্যান্য | Other |
| 1 | অপরাধ | Crime |
| 2 | অবকাঠামো | Infrastructure |
| 3 | অর্থনীতি | Economy |
| 4 | আইন-শৃঙ্খলা | Law & Order |
| 5 | আন্তর্জাতিক | International |
| 6 | খেলাধুলা | Sports |
| 7 | চাকরি | Jobs |
| 8 | ধর্ম | Religion |
| 9 | পরিবেশ | Environment |
| 10 | প্রযুক্তি | Technology |
| 11 | বিজ্ঞান | Science |
| 12 | বিনোদন | Entertainment |
| 13 | ব্যবসা-বাণিজ্য | Business / Trade |
| 14 | মতামত | Opinion |
| 15 | রাজনীতি | Politics |
| 16 | লাইফস্টাইল | Lifestyle |
| 17 | শিক্ষা | Education |
| 18 | সমাজ | Society |
| 19 | স্বাস্থ্য | Health |
1from transformers import pipeline
2
3classifier = pipeline(
4 "text-classification",
5 model="arafatfahim/bangla-news-topic-classifier",
6)
7
8result = classifier("বাংলাদেশে নতুন প্রযুক্তি উদ্ভাবন")
9print(result)
10# [{'label': 'প্রযুক্তি', 'score': 0.94}]