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marcosremar2/
cefr-classifier-pt-mdeberta-v3-enem

Name: cefr-classifier-pt-mdeberta-v3-enem
Availability: InStock

deberta-v2

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CEFR Classifier PT - Classificador de Nivel Linguistico

Classificador automatico de nivel CEFR (A1-C1) para textos em portugues usando mDeBERTa-v3.

Accuracy: 96.43% | F1 Weighted: 96.42%

Modelo

O modelo treinado esta disponivel no HuggingFace:

https://huggingface.co/marcosremar2/cefr-classifier-pt-mdeberta-v3-enem

Como Usar

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# Carregar modelo
model_name = "marcosremar2/cefr-classifier-pt-mdeberta-v3-enem"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# Classificar texto
text = "Eu gosto de estudar portugues."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)

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

levels = ["A1", "A2", "B1", "B2", "C1"]
print(f"Nivel: {levels[pred]} ({probs[0][pred]:.0%})")

Niveis CEFR

Nivel	Descricao	Exemplo
A1	Iniciante	"Eu sou Maria. Eu gosto de cafe."
A2	Basico	"Ontem eu fui ao mercado e comprei frutas."
B1	Intermediario	"Embora estivesse chovendo, decidimos sair."
B2	Intermediario Superior	"A urbanizacao impacta a qualidade de vida nas cidades."
C1	Avancado	"A analise sociolinguistica revela variacoes dialetais legitimas."

Resultados

Metricas por Classe

Nivel	Precision	Recall	F1 Score
A1	0.92	1.00	0.96
A2	1.00	0.91	0.95
B1	0.97	0.98	0.98
B2	0.91	0.91	0.91
C1	1.00	1.00	1.00

Comparacao com Outros Modelos

Modelo	Accuracy	Parametros
mDeBERTa-v3 + ENEM	96.43%	280M
mDeBERTa-v3 (sem ENEM)	88.10%	280M
XLM-RoBERTa Large	~82%	560M
XLM-RoBERTa Base	~78%	278M

Datasets Utilizados

Datasets com Labels CEFR

Dataset	Fonte	Textos
NLI-PT v2.0	PEAPLE2, Leiria, COPLE	~800
UniversalCEFR	HuggingFace (cople2_pt, peapl2_pt)	~940
Hablacultura	Espanhol (transfer learning)	~650

Datasets com Mapeamento para CEFR

Dataset	Mapeamento	Textos
ENEM Essays	800+ → C1, 600-799 → B2, 400-599 → B1, 200-399 → A2	~3,500
Corpus Readability	Fund.I → A1, Fund.II → A2, Medio → B1, Superior → B2	~1,400
PorSimplesSent	Simplificado → A2, Natural → B1, Original → B2	~6,000

Total apos balanceamento: 18,790 textos

Estrutura do Projeto

cefr-classifier-pt/
├── src/                    # Codigo fonte
│   ├── config.py          # Configuracoes
│   ├── model.py           # CEFRClassifier
│   ├── dataset.py         # Utilitarios de dataset
│   └── train.py           # Script de treinamento
│
├── jobs/                   # Configuracao SkyPilot
│   └── skypilot-job.yaml  # Job de treinamento
│
└── README.md

Treinamento

O treinamento e feito na nuvem usando SkyPilot:

bash

# Instalar SkyPilot
pip install "skypilot[vast]"

# Configurar credenciais
sky check

# Lancar treinamento
sky launch jobs/skypilot-job.yaml

# Acompanhar logs
sky logs <cluster-name>

# Encerrar cluster
sky down <cluster-name>

Configuracao do Treinamento

Modelo: microsoft/mdeberta-v3-base
Classes: 5 (A1, A2, B1, B2, C1)
Epochs: 10
Learning Rate: 2e-5
Batch Size: 16
FP16: Desabilitado (mDeBERTa nao suporta)
Early Stopping: patience 3

Inspiracao Metodologica

Este modelo foi inspirado pela abordagem proposta em Gaillat et al. (2021):

Gaillat, T., Simpkin, A., Ballier, N., Alexopoulou, T., Bodain, Y., & Thouesny, S. (2021). "Predicting CEFR levels in learners of English: The use of microsystem criterial features in a machine learning approach." ReCALL, 33(2), 161-180. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/S0958344021000021

O paper demonstrou a eficacia de classificadores supervisionados para predicao de niveis CEFR em textos de aprendizes de linguas, alcancando 82% de accuracy em dados internos.

Nossa contribuicao:

Adaptacao para portugues brasileiro (lingua de baixo recurso para CEFR)
Combinacao de multiplos datasets com mapeamentos para CEFR (incluindo ENEM)
Uso do mDeBERTa-v3, que oferece melhor representacao multilingual
96.43% de accuracy - superando significativamente o baseline do paper original

Referencias

Modelo Base

He et al. (2021) - "DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention"
He et al. (2023) - "DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training"

Datasets

Licenca

MIT License