Analizador de Sentimientos

Aad456334

Clasificación de texto

Este modelo de análisis de sentimientos está entrenado en un conjunto de datos que contiene publicaciones relacionadas con primates. El modelo predice etiquetas de sentimiento para datos textuales utilizando arquitecturas basadas en transformadores. Tiene como objetivo clasificar datos de texto en categorías de sentimientos como positivo, negativo o neutral. Fue desarrollado por Aadarsh Kumar Singh y utiliza una arquitectura basada en transformadores específicamente diseñada para tareas de clasificación de secuencias. Está licenciado bajo MIT y se ha afinado de un modelo preentrenado basado en transformadores.

Como usar

# Ejemplo de código para usar el modelo de análisis de sentimientos

# 1. Cargar el modelo y el tokenizador
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sbcBI/sentiment_analysis_model")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("sbcBI/sentiment_analysis_model")

# 2. Tokenizar texto de entrada
text = "Texto de muestra para análisis de sentimientos"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 3. Realizar inferencia
output = model(**encoded_input)
predicted_label = output.logits.argmax().item()

# 4. Interpretar predicción
sentiment_labels = ['Negativo', 'Neutral', 'Positivo']
print("Sentimiento Predicho:", sentiment_labels[predicted_label])

Funcionalidades

Clasificación de sentimientos
Arquitectura basada en transformadores
Predicción de etiquetas de sentimiento para datos textuales
Afinado de un modelo preentrenado basado en transformadores

Casos de uso

El modelo puede ser utilizado directamente para tareas de análisis de sentimientos, particularmente en datos textuales relacionados con primates.
El modelo se puede afinar para tareas específicas o integrarse en aplicaciones más grandes que requieren funcionalidad de análisis de sentimientos.