nreimers/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1
nreimers
Clasificación de texto
Modelo de clasificación de texto basado en Transformers, implementado con PyTorch y compatible con AutoTrain y Endpoints. Utiliza xlm-roberta para lograr clasificaciones precisas de secuencias de texto.
Como usar
Para usar este modelo, puede utilizar la siguiente inferencia básica con texto simple:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# Cargar el tokenizer y el modelo
model_name = 'nreimers/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v1'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# Texto para clasificar
text = 'Me gustas. Te amo'
# Tokenizar el texto
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
# Realizar la inferencia
outputs = model(**inputs)
print(outputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Basado en Transformers
- Usa PyTorch
- Compatible con xlm-roberta
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos
- Identificación de intentos en textos
- Clasificación de revisiones de productos
- Moderación de comentarios en redes sociales