distilbert-base-multilingual-cased-sentiment
philschmid
Clasificación de texto
Este modelo es una versión ajustada de distilbert-base-multilingual-cased en el conjunto de datos amazon_reviews_multi. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.5842, Precisión: 0.7648, F1: 0.7648.
Como usar
Este es un ejemplo de cómo usar el modelo distilbert-base-multilingual-cased-sentiment en código:
# Necesitarías instalar transformers y torch
from transformers import pipeline
clasificador = pipeline("sentiment-analysis", model="philschmid/distilbert-base-multilingual-cased-sentiment")
resultados = clasificador(["¡Este producto es increíble!", "No estoy satisfecho con este artículo."])
print(resultados)
Funcionalidades
- clasificación de texto
- transformers
- PyTorch
- TensorBoard
Casos de uso
- Análisis de reseñas de productos.
- Monitoreo de comentarios de clientes en múltiples idiomas.
- Clasificación de sentimientos en redes sociales.