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language: 
- fr
- en
- de
- es
- it
license: mit
tags:
- text-classification
- commit-messages
- humor-detection
- eurobert
- lora
- git
- optuna-optimized
datasets:
- custom
metrics:
- accuracy
- f1
library_name: transformers
pipeline_tag: text-classification
model-index:
- name: eurobert-commit-humor
  results:
  - task:
      type: text-classification
      name: Text Classification
    dataset:
      type: custom
      name: Git Commit Humor Detection
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 85.3
      name: Global Accuracy
    - type: accuracy
      value: 82.9
      name: Funny Class Accuracy
---

# 🎭 EuroBERT Commit Humor Classifier (Optimized)

## 📋 Description

Ce modèle est une version optimisée d'EuroBERT fine-tunée pour détecter l'humour dans les messages de commit Git. 
Il a été optimisé avec Optuna sur plusieurs cycles d'amélioration automatique du dataset.

## 🎯 Performances

- **Accuracy globale**: 85.3%
- **Accuracy classe "funny"**: 82.9%
- **Accuracy classe "neutral"**: 85.6%
- **Seuil optimal**: 0.35

## 🚀 Utilisation

```python
from transformers import pipeline

# Charger le modèle
classifier = pipeline("text-classification", 
                     model="LBerthalon/eurobert-commit-humor", 
                     trust_remote_code=True)

# Prédiction
result = classifier("fix: gcc et moi c'est compliqué")
print(result)
# [{"label": "funny", "score": 0.85}]
```

## 🔧 Utilisation avancée

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

# Charger le modèle et tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LBerthalon/eurobert-commit-humor", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("LBerthalon/eurobert-commit-humor", trust_remote_code=True)

# Préparer l'input
text = "feat: ajout de la fonctionnalité qui marche pas"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)

# Prédiction
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
    
print(f"Funny: {predictions[0][1]:.3f}")
print(f"Neutral: {predictions[0][0]:.3f}")
```

## 📊 Exemples de Prédictions

| Message de Commit | Prédiction | Score |
|-------------------|------------|-------|
| "fix: correction du bug" | neutral | 0.92 |
| "feat: ajout de la magie noire" | funny | 0.78 |
| "docs: mise à jour README" | neutral | 0.95 |
| "fix: ça marche sur ma machine" | funny | 0.83 |

## 🛠️ Optimisation

Ce modèle a été optimisé avec :
- **Optuna** pour l'optimisation bayésienne des hyperparamètres
- **LoRA** (Low-Rank Adaptation) pour un fine-tuning efficace
- **Amélioration itérative** du dataset
- **5 cycles d'optimisation** automatique

## 📈 Architecture

- **Modèle de base**: EuroBERT
- **Technique**: LoRA Fine-tuning
- **Classes**: 2 (funny, neutral)
- **Langues supportées**: Français (principal), Anglais, Allemand, Espagnol, Italien

## 🎓 Citation

```bibtex
@misc{eurobert-commit-humor-optimized,
  title={EuroBERT Commit Humor Classifier (Optimized)},
  author={LBerthalon},
  year={2025},
  publisher={Hugging Face},
  url={https://huggingface.co/LBerthalon/eurobert-commit-humor}
}
```

## 📄 Licence

MIT License