Humor-Research/humor-detection-comb-23
Humor-Research
Clasificación de texto
Este modelo es utilizado para la clasificación de texto, específicamente entrenado para la detección de humor. Está basado en la arquitectura RoBERTa y es compatible con AutoTrain e Inference Endpoints.
Como usar
Cómo utilizar el modelo
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Humor-Research/humor-detection-comb-23')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Humor-Research/humor-detection-comb-23')
inputs = tokenizer('I like you. I love you', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- RoBERTa
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Inference Endpoints
- Región: US
Casos de uso
- Detección de humor en textos
- Clasificación de sentimiento en mensajes
- Análisis del tono en comunicaciones