snoneeightfive/final-luna-sentiment-analysis
snoneeightfive
Clasificación de texto
Este modelo es utilizado para la clasificación de texto, específicamente para el análisis de sentimientos. Fue creado el 5 de abril de 2024 y usa la biblioteca transformers, con un total de 124,647,939 parámetros sin particionar. El modelo soporta el procesamiento en endpoint de AutoTrain y es compatible con safetensors. Su objetivo principal es la clasificación de secuencias de texto para determinar sentimientos.
Como usar
Este modelo puede ser utilizado mediante la biblioteca transformers de Hugging Face. Aquí tiene un ejemplo de cómo usarlo en código:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('snoneeightfive/final-luna-sentiment-analysis')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('snoneeightfive/final-luna-sentiment-analysis')
inputs = tokenizer('I like you. I love you', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Compabilidad con transformers
- Uso de safetensors
- Compatibilidad con AutoTrain
- EndPoints de inferencia
- Modelo secuencial: AutoModelForSequenceClassification
- Tokenizador automático: AutoTokenizer
Casos de uso
- Análisis de opiniones en redes sociales
- Detección de sentimientos en reseñas de productos
- Análisis de satisfacción del cliente
- Monitoreo de marca
- Interpretación de textos de soporte del cliente