distilbert-base-uncased-finetuned-emotion

ActivationAI

Clasificación de texto

Este modelo es una versión afinada de distilbert-base-uncased en el conjunto de datos emotion. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.2128, Precisión: 0.928, F1: 0.9280. El modelo emplea Transformers y PyTorch, y se ha actualizado recientemente con varias versiones de frameworks.

Como usar

Para utilizar este modelo, puedes implementar los siguientes hiperparámetros durante el entrenamiento:
learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 64
eval_batch_size: 64
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformers
PyTorch
TensorBoard
Entrenado en el conjunto de datos 'emotion'
Resultados de evaluación: Precisión (0.928), Pérdida (0.2128), F1 (0.9280)

Casos de uso

Clasificación de emociones en texto
Análisis de sentimientos
Aplicaciones de atención al cliente que requieren identificación de emociones