textattack/bert-base-uncased-SST-2
textattack
Clasificación de texto
Un modelo basado en BERT sin mayúsculas, optimizado para la clasificación de texto en el conjunto de datos SST-2 usando TextAttack.
Como usar
Este modelo puede ser utilizado para clasificar sentimientos en el texto como 'I like you' o 'I love you'.
Código de ejemplo:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('textattack/bert-base-uncased-SST-2')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('textattack/bert-base-uncased-SST-2')
inputs = tokenizer('I like you.', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformadores
- PyTorch
- JAX
- Puntos de Inferencia
Casos de uso
- Análisis de sentimientos
- Defensa textual adversaria rápida
- Aplicaciones de análisis de sentimientos