finiteautomata/bertweet-base-emotion-analysis

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Clasificación de texto

Modelo entrenado con el corpus EmoEvent para la detección de emociones en inglés. El modelo base es BerTweet. pysentimiento es una biblioteca de código abierto para uso no comercial y fines de investigación científica únicamente. Tenga en cuenta que los modelos están entrenados con conjuntos de datos de terceros y están sujetos a sus respectivas licencias.

Como usar

Para usar este modelo en su investigación o proyecto, asegúrese de citar los siguientes trabajos:

@misc{perez2021pysentimiento,
title={pysentimiento: A Python Toolkit for Sentiment Analysis and SocialNLP tasks},
author={Juan Manuel Pérez y Juan Carlos Giudici y Franco Luque},
year={2021},
eprint={2106.09462},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}

También, distribuya este trabajo en su investigación citando el documento relacionado con el conjunto de datos:

@inproceedings{del2020emoevent,
title={EmoEvent: A multilingual emotion corpus based on different events},
author={del Arco, Flor Miriam Plaza y Strapparava, Carlo y Lopez, L Alfonso Urena y Martín-Valdivia, M Teresa},
booktitle={Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference},
pages={1492--1498},
year={2020}
}

Disfrute! 🤗

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformers
PyTorch
Safetensors
Roberta
Análisis de emociones
Compatible con AutoTrain
Compatible con puntos finales de inferencia

Casos de uso

Detección de emociones en textos en inglés
Análisis de sentimientos en redes sociales
Investigaciones académicas sobre procesamiento de lenguaje natural