distilbert-base-uncased-finetuned-sentiment-amazon
AdamCodd
Clasificación de texto
Este modelo es una versión afinada de distilbert-base-uncased en un subconjunto del conjunto de datos amazon_polarity. [Actualización 10/10/23] El modelo ha sido reentrenado en una parte más grande del conjunto de datos con una mejora en la pérdida, la puntuación f1 y la precisión. Este modelo clasificador de sentimientos ha sido entrenado con 360,000 muestras para el conjunto de entrenamiento, 40,000 muestras para el conjunto de validación y 40,000 muestras para el conjunto de prueba.
Como usar
from transformers import pipeline
# Crear el pipeline
sentiment_classifier = pipeline('text-classification', model='AdamCodd/distilbert-base-uncased-finetuned-sentiment-amazon')
# Ahora puedes usar el pipeline para obtener el sentimiento
result = sentiment_classifier("This product doesn't fit me at all.")
print(result)
# [{'label': 'negative', 'score': 0.9994848966598511}]
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- ONNX
- Safetensors
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos en reseñas de productos
- Análisis de sentimientos en redes sociales
- Clasificación de textos para aplicaciones empresariales