finiteautomata/bertweet-base-sentiment-analysis
finiteautomata
Clasificación de texto
Análisis de Sentimiento usando BERTweet, un modelo RoBERTa entrenado en tweets en Inglés. El modelo fue entrenado con el corpus SemEval 2017 (alrededor de ~40k tweets), empleando etiquetas POS, NEG, NEU. pysentimiento es una biblioteca de código abierto para uso no comercial y propósitos de investigación científica. Tenga en cuenta que los modelos están entrenados con conjuntos de datos de terceros y están sujetos a sus respectivas licencias.
Como usar
Para utilizar el modelo, puedes usar el siguiente fragmento de código:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('finiteautomata/bertweet-base-sentiment-analysis')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('finiteautomata/bertweet-base-sentiment-analysis')
inputs = tokenizer('I like you. I love you', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
print(outputs)
Funcionalidades
- Análisis de sentimiento
- Clasificación de texto
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de inferencia
Casos de uso
- Análisis de sentimiento en redes sociales
- Monitoreo de reseñas y comentarios
- Análisis de satisfacción del cliente