Erlangshen-Roberta-330M-Sentiment
IDEA-CCNL
Clasificación de texto
Esta es la versión afinada del modelo chino RoBERTa-wwm-ext-large en varios conjuntos de datos de análisis de sentimiento. Basado en chinese-roberta-wwm-ext-large, afinamos una versión para el análisis de sentimiento en 8 conjuntos de datos chinos de análisis de sentimiento, con un total de 227,347 muestras.
Como usar
from transformers import BertForSequenceClassification
from transformers import BertTokenizer
import torch
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-330M-Sentiment')
model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-330M-Sentiment')
text='今天心情不好'
output=model(torch.tensor([tokenizer.encode(text)]))
print(torch.nn.functional.softmax(output.logits,dim=-1))
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- Safetensors
- NLU
- Análisis de sentimiento
- Ingeniería de características
- Optimización de modelos
Casos de uso
- Análisis de sentimiento en textos chinos
- Clasificación de sentimientos en redes sociales
- Monitoreo de opiniones en comercio electrónico
- Análisis de reseñas de productos