AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis
PRAli22
Clasificación de texto
Este modelo es una versión afinada de AraBERT en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.5327, Macro F1: 0.6543, Precisión: 0.8003.
Como usar
El modelo se ha entrenado usando los siguientes hiperparámetros:
learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 128
seed: 25
gradient_accumulation_steps: 2
total_train_batch_size: 32
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- TensorBoard
- Safetensors
- Generado desde Trainer
- Puntos de Inferencia
Casos de uso
- Análisis de sentimiento en árabe