CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-mix-sentiment
CAMeL-Lab
Clasificación de texto
CAMeLBERT Mix SA Model es un modelo de Análisis de Sentimientos (SA) que fue construido afinando el modelo CAMeLBERT Mix. Para la afinación, utilizamos los conjuntos de datos ASTD, ArSAS y SemEval. Nuestro procedimiento de afinación 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.' Nuestro código de afinación se puede encontrar aquí.
Como usar
Para usar el modelo con el componente SA de CAMeL Tools:
from camel_tools.sentiment import SentimentAnalyzer
sa = SentimentAnalyzer('CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-mix-sentiment')
sentences = ['أنا بخير', 'أنا لست بخير']
sa.predict(sentences)
['positivo', 'negativo']
También puedes usar el modelo SA directamente con la biblioteca transformers:
from transformers import pipeline
sa = pipeline('sentiment-analysis', model='CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-mix-sentiment')
sentences = ['أنا بخير', 'أنا لست بخير']
sa(sentences)
[{'label': 'positive', 'score': 0.9616648554801941}, {'label': 'negative', 'score': 0.9779177904129028}]
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- TensorFlow
- árabe
Casos de uso
- Análisis de sentimeintos
- clasificación de textos en árabe