Sentimiento_Alemán
aari1995
Clasificación de texto
Este modelo predice el sentimiento para texto en alemán. Fue ajustado por Aaron Chibb y está entrenado en un conjunto de datos de Twitter por tygiangz, y está basado en gBERT-large por deepset. Tiene 336M de parámetros y admite tipos de tensor I64 y F32.
Como usar
Primero configure el modelo:
# si es necesario:
# !pip install transformers
from transformers import pipeline
sentiment_model = pipeline(model="aari1995/German_Sentiment")
Para usarlo:
sentence = ["Ich liebe die Bahn. Pünktlich wie immer ... -.-","Krasser Service"]
result = sentiment_model(sentence)
print(result)
# Salida:
# [{'label': 'negative', 'score': 0.4935680031776428},{'label': 'positive', 'score': 0.5790663957595825}]
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Basado en transformadores
- Compatible con PyTorch
- Modelo gBERT-large
Casos de uso
- Análisis de sentimiento en texto en alemán
- Clasificación de reseñas de productos
- Monitoreo de opinión en redes sociales