distilbert-base-uncased-sentiment-reddit-crypto
mwkby
Clasificación de texto
Este modelo es una versión afinada de distilbert-base-uncased en el conjunto de datos de comentarios de reddit relacionados con criptomonedas. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: pérdida: 0.3070, precisión: 0.8915. La precisión en el conjunto de prueba final fue: 0.8641
Como usar
# Uso de este modelo
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# Carga del modelo y el tokenizador
model_name = 'mwkby/distilbert-base-uncased-sentiment-reddit-crypto'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# Ejemplo de inferencia
text = 'Bitcoin reaching new heights!'
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
scores = outputs.logits
sentiment = torch.argmax(scores, dim=1).item()
# Imprimir el resultado
print(f'Sentimiento: {sentiment}')
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- Modelo distilbert generado a partir de Trainer
- Pérdida de entrenamiento: 0.3070
- Precisión de entrenamiento: 0.8915
- Precisión de prueba final: 0.8641
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos en comentarios de criptomonedas en reddit
- Análisis de sentimientos en publicaciones de criptomonedas
- Monitoreo de la opinión pública sobre criptomonedas en diversas comunidades