análisis de sentimientos de reseñas de Amazon
Este modelo es una versión afinada de nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment en un conjunto de datos de reseñas de clientes de Amazon en EE.UU. Este modelo no distingue entre 'english' e 'English'. Se ha afinado para el análisis de sentimientos en reseñas de productos en seis idiomas: inglés, neerlandés, alemán, francés, español e italiano. Predice el sentimiento de la reseña como un número de estrellas (entre 1 y 5). Está diseñado para ser utilizado directamente como un modelo de análisis de sentimientos para reseñas de productos en cualquiera de los seis idiomas mencionados o para un afinado adicional en tareas relacionadas con el análisis de sentimientos.
Como usar
Puedes usar este modelo directamente descargando los pesos entrenados y las configuraciones como en el siguiente fragmento de código:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LiYuan/amazon-review-sentiment-analysis")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("LiYuan/amazon-review-sentiment-analysis")
Funcionalidades
- Modelo finamente afinado para análisis de sentimientos.
- Compatible con seis idiomas: inglés, neerlandés, alemán, francés, español e italiano.
- Predicción del sentimiento como un número de estrellas entre 1 y 5.
- No distingue entre mayúsculas y minúsculas.
- Diseñado para ser utilizado en reseñas de productos de Amazon.
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos en reseñas de productos.
- Afinado adicional para tareas relacionadas con el análisis de sentimientos.
- Predicción de la calificación de reseñas.