cardiffnlp/twitter-roberta-base-emotion-latest
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Clasificación de texto
Este es un modelo RoBERTa-base entrenado en 154 millones de tweets hasta finales de diciembre de 2022 y afinado para la clasificación de emociones (clasificación multilabel) en el conjunto de datos TweetEmotion de SuperTweetEval. El modelo original de RoBERTa basado en Twitter se puede encontrar aquí.
Como usar
from transformers import pipeline
text= "@user it also helps that the majority of NFL coaching is inept. Some of Bill O'Brien's play calling was wow, ! #GOPATS"
pipe = pipeline('text-classification', model="cardiffnlp/twitter-roberta-base-emotion-latest", return_all_scores=True)
predictions = pipe(text)[0]
predictions = [x for x in predictions if x['score'] > 0.5]
predictions
>> [{'label': 'anger', 'score': 0.8713036775588989},
{'label': 'disgust', 'score': 0.7899409532546997},
{'label': 'joy', 'score': 0.9664386510848999},
{'label': 'optimism', 'score': 0.6123248934745789}]
Funcionalidades
- Clasificación de textos
- Compatible con Transformers
- Compatible con PyTorch
- Savetensors
- Basado en RoBERTa
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Puntos de Inferencia
Casos de uso
- Clasificación de emociones en tweets.
- Investigación en redes sociales.
- Análisis de sentimientos.
- Monitoreo y análisis de opiniones en tiempo real.
- Evaluación de comentarios y retroalimentación en redes sociales.