Clasificador de emociones de Roberta base en indonesio
StevenLimcorn
Clasificación de texto
El Clasificador de Emociones de Indo RoBERTa es un clasificador de emociones basado en el modelo Indo-roberta. Fue entrenado en el conjunto de datos EmoT de IndoNLU. El modelo utilizado fue Indo-roberta y se aplicó aprendizaje por transferencia para convertirlo en un modelo de clasificación de emociones. Basado en el benchmark de IndoNLU, el modelo alcanza una f1-macro de 72.05%, una precisión de 71.81%, una precisión de 72.47% y un recall de 71.94%.
Como usar
from transformers import pipeline
pretrained_name = "StevenLimcorn/indonesian-roberta-base-emotion-classifier"
nlp = pipeline(
"sentiment-analysis",
model=pretrained_name,
tokenizer=pretrained_name
)
print(nlp("Hal-hal baik akan datang.")
Funcionalidades
- Clasificador de emociones basado en el modelo Indo-roberta
- Entrenado con el conjunto de datos EmoT de IndoNLU
- F1-macro de 72.05%
- Precisión de 71.81%
- Precisión de 72.47%
- Recall de 71.94%
- Compatible con PyTorch y TensorFlow
- Utiliza safetensors
- Compilación de AutoTrain
- Compatible con Endpoints de Inferencia
Casos de uso
- Clasificación de emociones en textos escritos en indonesio
- Análisis de sentimientos de contenidos en indonesio