marcuskd/norbert2_sentiment_test1

marcuskd

Clasificación de texto

Análisis de sentimiento para revisiones en noruego. Este modelo está entrenado utilizando un conjunto de datos autoconcatenados que consiste en el Norwegian Review Corpus dataset (https://github.com/ltgoslo/norec) y un conjunto de datos de sentimiento de huggingface (https://huggingface.co/datasets/sepidmnorozy/Norwegian_sentiment). Su propósito es meramente de prueba. Desarrollado por: Simen Aabol y Marcus Dragsten. Finetuned a partir del modelo: norbert2

Como usar

Usar el modelo es sencillo, simplemente introduce frases en noruego para comprobar su sentimiento (de negativo a positivo). Los argumentos de entrenamiento para este modelo son los siguientes:
training_args = TrainingArguments(
  output_dir='./results', # directorio de salida
  num_train_epochs=10, # número total de épocas de entrenamiento
  per_device_train_batch_size=16, # tamaño del lote por dispositivo durante el entrenamiento
  per_device_eval_batch_size=64, # tamaño del lote para evaluación
  warmup_steps=500, # número de pasos de calentamiento para el programador de tasa de aprendizaje
  weight_decay=0.01, # fuerza de la descomposición de peso
  logging_dir='./logs', # directorio para almacenar registros
  logging_steps=10,
)

Funcionalidades

Clasificación de textos
Transformadores
PyTorch
Análisis de sentimiento

Casos de uso

Clasificación de sentimientos en reseñas noruegas
Análisis de opiniones de clientes