tf-allociné
tblard
Clasificación de texto
Un modelo de análisis de sentimientos en francés, basado en CamemBERT, y ajustado con un conjunto de datos a gran escala extraído de las reseñas de usuarios de Allociné.fr.
Como usar
from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
from transformers import pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('tblard/tf-allocine')
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('tblard/tf-allocine')
nlp = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
print(nlp("Alad'2 est clairement le meilleur film de l'année 2018.")) # POSITIVE
print(nlp("Juste whoaaahouuu !")) # POSITIVE
print(nlp("NUL...A...CHIER ! FIN DE TRANSMISSION.")) # NEGATIVE
print(nlp("Je m'attendais à mieux de la part de Franck Dubosc !")) # NEGATIVE
Funcionalidades
- Clasificación de textos
- Basado en Transformers
- Utiliza TensorFlow
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints de Inferencia
- Región: US
Casos de uso
- Análisis de sentimientos de reseñas de películas
- Clasificación de textos para identificar sentimientos positivos y negativos
- Evaluación automática de comentarios de usuarios