hun3359/klue-bert-base-sentiment
hun3359
Clasificación de texto
Modelo de Clasificación de Sentimientos Coreano basado en klue-bert. Este modelo utiliza el conjunto de datos 'Aihub-감성대화말뭉치' para clasificar con precisión una amplia gama de emociones coreanas. Está diseñado para usarse con infraestructura PyTorch y Transformers. Entre sus características destacan el uso de 'dropout' para la atención y las capas ocultas, y una arquitectura basada en 'BertForSequenceClassification'. Puedes emplear este modelo para inferencia mediante endpoints dedicados.
Como usar
# Puedes usar el modelo de la siguiente manera:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('hun3359/klue-bert-base-sentiment')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('hun3359/klue-bert-base-sentiment')
inputs = tokenizer('Tu texto aquí', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- Safetensors
- Inferencia en coreano
- 60 categorías emocionales
- Modelo base: klue/bert-base
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos en texto coreano
- Análisis de emociones en interacciones de chat
- Monitoreo de comentarios en redes sociales
- Estudios de mercado y análisis de opiniones