análisis de sentimiento turco
emre
Clasificación de texto
El modelo 'emre/turkish-sentiment-analysis' es un clasificador de texto entrenado con AutoTrain utilizando el modelo 'bert'. Este modelo de clasificación de texto basado en Transformers y PyTorch se ha optimizado para el análisis de sentimiento en turco, que permite determinar la emoción o la actitud expresada en un texto. Este modelo ha sido entrenado y validado para múltiples clases y presenta métricas de precisión y rendimiento destacadas.
Como usar
Puedes usar cURL para acceder a este modelo:
$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "Bu ürün gerçekten güzel çıktı"}' https://api-inference.huggingface.co/models/emre/turkish-sentiment-analysis
O mediante la API de Python:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("emre/turkish-sentiment-analysis", use_auth_token=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("emre/turkish-sentiment-analysis", use_auth_token=True)
inputs = tokenizer("Bu ürün gerçekten güzel çıktı", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- Safetensors
Casos de uso
- Análisis de sentimiento de comentarios en redes sociales
- Detección de la opinión del cliente en reseñas de productos
- Clasificación automática de textos emocionales en turco