modelo_emocional
AmirrezaV1
Clasificación de texto
El modelo 'AmirrezaV1/emotional_model' es un modelo de clasificación de texto basado en la biblioteca Transformers. Utiliza xlm-roberta y Safetensors para procesar y clasificar textos. Este modelo es compatible con AutoTrain e Inferencias Endpoints, y tiene una licencia apache-2.0. Fue creado el 13 de marzo de 2024 y ha sido descargado 796 veces en total. A pesar de su falta de actividad en la API de inferencia, pueden usarse los Endpoints dedicados.
Como usar
Para usar el modelo, primero se debe cargar con la biblioteca 'transformers'. Un ejemplo básico sería:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model_name = "AmirrezaV1/emotional_model"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
text = "Me gustas. Te amo."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Este código carga el modelo y el tokenizador, luego procesa un texto de ejemplo y obtiene la salida del modelo.
Funcionalidades
- Clasificación de Texto
- Basado en Transformers
- Utiliza xlm-roberta
- Compatibilidad con AutoTrain
- Compatible con Inferencias Endpoints
- Licencia apache-2.0
Casos de uso
- Análisis de sentimientos en redes sociales
- Detección de emociones en comentarios de usuarios
- Clasificación de correo electrónico basado en emociones