bert_turkish_sentiment
SenswiseData
Clasificación de texto
turkish_sentiment3 es una versión ajustada de VRLLab/TurkishBERTweet en el conjunto de datos None. Este modelo se utiliza para la clasificación de sentimientos en el idioma turco.
Como usar
En el conjunto de evaluación, el modelo logró los siguientes resultados:
Loss: 0.0155
Accuracy: 0.9972
Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:
learning_rate: 1e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3
Versión de los frameworks:
Transformers 4.35.2
Pytorch 2.1.0+cu121
Datasets 2.16.1
Tokenizers 0.15.0
Ejemplo de uso:
I like you. I love you
Funcionalidades
- Clasificación de textos
- Basado en Transformers
- Compatible con TensorBoard
- Utiliza Safetensors
- Basado en el modelo roberta
- Generado desde Trainer
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos en el idioma turco
- Análisis de opiniones en redes sociales turcas
- Detección de emociones en textos turcos
- Estudio de la polaridad de textos específicos en turco