mesolitica/sentiment-analysis-nanot5-small-malaysian-cased
mesolitica
Clasificación de texto
Análisis de Sentimientos utilizando el modelo NanoT5 pequeño y cased para el idioma malayo.
Como usar
Puedes utilizar este modelo para análisis de sentimientos con el siguiente código:
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mesolitica/sentiment-analysis-nanot5-small-malaysian-cased')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('mesolitica/sentiment-analysis-nanot5-small-malaysian-cased')
text = 'I like you. I love you'
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Modelos de Transformers
- Compatibilidad con Safetensors
- Capaz de generación de texto
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints
- Región: US
Casos de uso
- Evaluar el sentimiento de los textos en malayo.
- Clasificar comentarios y opiniones para análisis de mercado.
- Aplicaciones de generación de texto con capacidades de clasificación.