AdamLucek/roberta-llama3.1405B-twitter-sentiment
AdamLucek
Clasificación de texto
AdamLucek/roberta-llama3.1405B-twitter-sentiment es un modelo de clasificación de texto basado en el modelo Roberta-Base de FacebookAI con 125 millones de parámetros, entrenado en datos anotados de sentimientos de Twitter de meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B para la clasificación de texto. Evalúa su rendimiento de precisión en 65.49% para el modelo original y 63.38% para el modelo fino afinado.
Como usar
from transformers import pipeline
# Crear pipeline de análisis de sentimiento
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="AdamLucek/roberta-llama3.1405B-twitter-sentiment")
classifier("Quisiera comprar un Blackberry pero no puedo permitírmelo. Solo viendo la tele y relajándome. Dura sesión mañana.")
# Output: [{'label': 'neutral', 'score': 0.3881794810295105}]
Funcionalidades
- 125 millones de parámetros
- Clasificación de textos
- Precisión: 63.38%-65.49%
- Entrenado con AutoTrain
- Compatible con Safetensors
- Acreditación DOI: 10.57967/hf/2917
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos en publicaciones de Twitter
- Análisis de sentimientos en redes sociales
- Monitorización de opiniones en línea
- Clasificación de datos textuales