raceBERT
pparasurama
Clasificación de texto
raceBERT es un modelo de Hugging Face desarrollado por pparasurama. Este modelo está diseñado para la clasificación de texto, utilizando transformadores y basado en la arquitectura RoBERTa. Es compatible con AutoTrain y Endpoints de Inferencia.
Como usar
Para usar este modelo en una aplicación de clasificación de texto, puede usar la API de Inferencia de Hugging Face o implementarlo en Endpoints de Inferencia dedicados.
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('pparasurama/raceBERT')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('pparasurama/raceBERT')
inputs = tokenizer('I like you. I love you', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Basado en transformadores
- Compatible con PyTorch
- Arquitectura RoBERTa
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de Inferencia
- Región: EE. UU.
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos
- Análisis de opiniones
- Detección de spam
- Clasificación de temas