RuBERT-tiny2-ru-go-emotions
seara
Clasificación de texto
Este es el modelo RuBERT-tiny2 ajustado para la clasificación de emociones en textos cortos en ruso. La tarea es una clasificación multi-etiqueta con las siguientes etiquetas: admiración, diversión, ira, molestia, aprobación, cuidado, confusión, curiosidad, deseo, decepción, desaprobación, disgusto, vergüenza, excitación, miedo, gratitud, dolor, alegría, amor, nerviosismo, optimismo, orgullo, realización, alivio, remordimiento, tristeza, sorpresa y neutral.
Como usar
from transformers import pipeline
model = pipeline(model="seara/rubert-tiny2-ru-go-emotions")
model("Привет, ты мне нравишься!")
# [{'label': 'love', 'score': 0.5955629944801331}]
Funcionalidades
- Clasificación de textos
- Transformadores
- PyTorch
- Safetensors
- Análisis de sentimientos
- Clasificación multi-etiqueta
- Clasificación de emociones
Casos de uso
- Clasificación de emociones en textos cortos en ruso
- Análisis de sentimientos
- Reconocimiento de emociones