matthewburke/korean_sentiment
matthewburke
Clasificación de texto
El modelo 'matthewburke/korean_sentiment' es un clasificador de texto diseñado para entender y analizar el sentimiento en texto coreano. Utiliza Transformers y PyTorch para realizar las clasificaciones.
Como usar
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="matthewburke/korean_sentiment")
custom_tweet = "영화 재밌다."
preds = classifier(custom_tweet, return_all_scores=True)
is_positive = preds[0][1]['score'] > 0.5
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Uso de Transformers
- Compatibilidad con PyTorch
- Implementación de puntos finales de inferencia
Casos de uso
- Análisis de sentimiento en redes sociales
- Clasificación de sentimientos en reseñas de películas
- Monitoreo de opiniones en tiempo real