bert-base-indonesian-1.5G-finetuned-sentiment-analysis-smsa
ayameRushia
Clasificación de texto
Este modelo es una versión ajustada de cahya/bert-base-indonesian-1.5G en el conjunto de datos indonlu. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.3390, Precisión: 0.9373.
Como usar
Para usar este modelo, puedes realizar la clasificación de textos en indonesio. Aquí hay un ejemplo de código:
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('sentiment-analysis', model='ayameRushia/bert-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa')
result = classifier('Saya mengapresiasi usaha anda')
print(result)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformadores
- PyTorch
- Generado a partir de Trainer
Casos de uso
- Análisis de sentimientos en indonesio
- Clasificación de emociones
- Monitoreo de redes sociales