IndoBERT-Analisis-Sentimientos

crypter70

Clasificación de texto

Este modelo es una versión afinada de indobenchmark/indobert-base-p1 en el conjunto de datos indonlu. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.4221, Precisión: 0.9452, Puntaje F1: 0.9451.

Como usar

Para utilizar este modelo, puedes seguir el siguiente procedimiento de ejemplo:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('crypter70/IndoBERT-Sentiment-Analysis')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('crypter70/IndoBERT-Sentiment-Analysis')

inputs = tokenizer('tu texto aquí', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)

print(outputs.logits)

Funcionalidades

Clasificación de Texto
Transformadores
Compatible con Safetensors

Casos de uso

Análisis de sentimientos en indonesio
Clasificación de texto en indonesio