distilbert-base-uncased-finetuned-emotion

iamsubrata

Clasificación de texto

Este modelo es una versión ajustada de distilbert-base-uncased en el conjunto de datos de emociones. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.1706, Precisión: 0.928, Puntaje F1: 0.9285.

Como usar

Para utilizar este modelo, puede seguir los siguientes hiperparámetros de entrenamiento:
learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 64
eval_batch_size: 64
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformadores
Tablero de Tensor
Safetensors
Generado a partir de Trainer
Puntos finales de inferencia

Casos de uso

Clasificación de emociones en textos
Análisis de sentimientos
Detección de emociones en redes sociales
Atención al cliente para detectar el estado emocional