CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment

CAMeL-Lab
Clasificación de texto

CAMeLBERT-DA SA Model es un modelo de análisis de sentimiento (SA) que se construyó ajustando finamente el modelo CAMeLBERT Dialectal Arabic (DA). Para el ajuste fino, utilizamos los conjuntos de datos ASTD, ArSAS y SemEval. Nuestro procedimiento de ajuste fino y los hiperparámetros que utilizamos se pueden encontrar en nuestro artículo "The Interplay of Variant, Size, and Task Type in Arabic Pre-trained Language Models".

Como usar

Para usar el modelo con el componente CAMeL Tools SA:

from camel_tools.sentiment import SentimentAnalyzer
sa = SentimentAnalyzer("CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment")
sentences = ['أنا بخير', 'أنا لست بخير']
sa.predict(sentences)
['positive', 'negative']

También puede usar el modelo SA directamente con una tubería de transformers:

from transformers import pipeline
sa = pipeline('text-classification', model='CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment')
sentences = ['أنا بخير', 'أنا لست بخير']
sa(sentences)
[{'label': 'positive', 'score': 0.9616648554801941}, {'label': 'negative', 'score': 0.9779177904129028}]

Nota: para descargar nuestros modelos, necesitará transformers>=3.5.0. De lo contrario, podría descargar los modelos manualmente.

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformers
PyTorch
TensorFlow

Casos de uso

Análisis de sentimiento de textos en árabe
Integración en el componente CAMeL Tools SA
Uso en la tubería de transformers