BERT-Sentiment_Analysis
kwang123
Clasificación de texto
BERT-Sentiment_Analysis es un modelo BERT-base-uncased entrenado específicamente en el conjunto de datos argilla/twitter-coronavirus. Este modelo se utiliza para analizar el sentimiento en textos, proporcionando métricas de rendimiento notables como una puntuación F1 de 0.842050 y una precisión de 0.842515.
Como usar
Para usar este modelo, puedes desplegarlo en los Puntos de Inferencia dedicados. Actualmente, el modelo no tiene suficiente actividad para ser desplegado en la API de Inferencia sin servidor.
# Ejemplo de uso en código Python
from transformers import pipeline
classifier = pipeline('sentiment-analysis', model='kwang123/bert-sentiment-analysis')
# Clasificación de sentimiento en un texto
result = classifier('I love using Hugging Face!')
print(result)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformadores
- PyTorch
- Puntuación F1: 0.842050
- Precisión: 0.842515
Casos de uso
- Análisis del sentimiento en tweets relacionados con el coronavirus
- Clasificación de sentimientos en redes sociales
- Monitoreo de percepciones públicas sobre eventos