PoliticalBiasBERT

bucketresearch

Clasificación de texto

BERT ajustado con muchos ejemplos de textos políticamente sesgados. Clasificación de texto Transformadores PyTorch Safetensors Inglés. Tamaño del modelo: 108M parámetros. Tipo de tensor: I64 · F32.

Como usar

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

text = "tu texto aquí"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bucketresearch/politicalBiasBERT")

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
labels = torch.tensor([0])
outputs = model(**inputs, labels=labels)
loss, logits = outputs[:2]

# [0] -> izquierda
# [1] -> centro
# [2] -> derecha
print(logits.softmax(dim=-1)[0].tolist())

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformadores
PyTorch
Safetensors

Casos de uso

Detección de sesgo político en artículos de noticias