Shotaro30678/emotion_text_classifier_on_dd_v1
Shotaro30678
Clasificación de texto
Clasificador de texto emocional en DD v1: Un modelo de clasificación de texto basado en transformers, compatible con tensorboard y safetensors, utilizando el modelo roberta. Este clasificador está diseñado para realizar clasificación de emociones en textos.
Como usar
Uso del modelo
Este modelo se puede usar en tareas de clasificación de texto, particularmente para la clasificación de emociones. Aquí un ejemplo de cómo usar el modelo con transformers:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
# Cargar el tokenizador y el modelo
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Shotaro30678/emotion_text_classifier_on_dd_v1')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('Shotaro30678/emotion_text_classifier_on_dd_v1')
# Texto de ejemplo
text = 'I like you. I love you'
# Tokenizar el texto
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
# Realizar la inferencia
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Basado en Transformers
- Compatible con TensorBoard
- Compatible con Safetensors
- Modelo roberta
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Inference Endpoints
Casos de uso
- Clasificación de emociones en redes sociales
- Análisis de sentimiento en comentarios de productos
- Monitoreo emocional en plataformas educativas
- Análisis de conversaciones de atención al cliente