finetuning-sentiment-model-for-c2er
teomotun
Clasificación de texto
Este modelo es una versión ajustada de distilbert-base-uncased en el conjunto de datos None. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.1404, Precisión: 0.9523, F1: 0.9511.
Como usar
Se utilizaron los siguientes hiperparámetros durante el entrenamiento:
learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 50
eval_batch_size: 50
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- Generado a partir de Trainer
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos
- Análisis de opiniones
- Evaluación de productos o servicios