MonoHime/rubert-base-cased-sentiment-new
MonoHime
Clasificación de texto
Clasificación de sentimientos en textos rusos. Desarrollado y compartido por Tatyana Voloshina. El modelo es un tipo de clasificación de texto basado en BERT.
Como usar
Para comenzar con el modelo, use el siguiente código.
from deeppavlov import build_model
model = build_model('path_to_model/rubert_sentiment.json')
model(['Сегодня хорошая погода', 'Я счастлив проводить с тобою время', 'Мне нравится эта музыкальная композиция'])
Necesitas el modelo entrenado en PyTorch disponible en Drive. Carga y coloca 'model.pth.tar' en la carpeta junto a otros archivos del modelo.
!pip install tensorflow-gpu
!pip install deeppavlov
!python -m deeppavlov install squad_bert
!pip install fasttext
!pip install transformers
!python -m deeppavlov install bert_sentence_embedder
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Basado en Transformers
- Compatible con PyTorch
- Arquitectura BERT
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos en textos rusos
- Análisis de sentimientos en redes sociales
- Monitoreo del feedback de los usuarios