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