Gorengoz/bert-turkish-sentiment-analysis-cased

Gorengoz

Clasificación de texto

Este modelo es una versión ajustada de BERT para el análisis de sentimiento en turco. Ha sido ajustado con datos de clasificación de texto en tres categorías: positivo, neutral y negativo. Está diseñado para clasificar textos en estas tres categorías y es adecuado para el análisis de reseñas de clientes.

Como usar

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Gorengoz/bert-turkish-sentiment-analysis-cased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Gorengoz/bert-turkish-sentiment-analysis-cased")

nlp = pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)

code_to_label = {
    'LABEL_0': 'olumlu',  # positivo
    'LABEL_1': 'nötr',    # neutral
    'LABEL_2': 'olumsuz' # negativo
}

code_to_label[nlp("Ürün berbat, paranıza yazık olur.")[0]['label']]

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformers
Safetensors
Turco

Casos de uso

Análisis de reseñas de clientes
Clasificación de sentimiento en medios sociales
Monitorización de la reputación en línea