BERT-Emociones-Clasificador

ayoubkirouane

Clasificación de texto

El BERT-Emociones-Clasificador es un modelo basado en BERT afinado diseñado para la clasificación de emociones multi-etiqueta. Ha sido entrenado en el conjunto de datos sem_eval_2018_task_1, que incluye muestras de texto etiquetadas con una variedad de emociones, incluidas la ira, anticipación, disgusto, miedo, alegría, amor, optimismo, pesimismo, tristeza, sorpresa y confianza. El modelo es capaz de clasificar entradas de texto en una o más de estas categorías de emociones.

Como usar

from transformers import pipeline

# Cargar el BERT-Emociones-Clasificador
classifier = pipeline("text-classification", model="ayoubkirouane/BERT-Emotions-Classifier")

# Texto de entrada
text = "Tu texto de entrada aquí"

# Realizar la clasificación de emociones
results = classifier(text)

# Mostrar los resultados de clasificación
print(results)

Funcionalidades

Clasificación de emociones multi-etiqueta
Entrenado en el conjunto de datos sem_eval_2018_task_1
Categorías de emociones: 'ira', 'anticipación', 'disgusto', 'miedo', 'alegría', 'amor', 'optimismo', 'pesimismo', 'tristeza', 'sorpresa', 'confianza'
Modelo base: BERT (Representaciones de Codificadores Bidireccionales de Transformadores)

Casos de uso

Análisis de emociones en publicaciones de redes sociales
Análisis de sentimientos en reseñas de clientes
Recomendación de contenido basada en el contexto emocional