textattack/roberta-base-rotten-tomatoes
textattack
Clasificación de texto
Este modelo `roberta-base` fue ajustado para la clasificación de secuencias usando TextAttack y el conjunto de datos rotten_tomatoes cargado usando la biblioteca `nlp`. El modelo fue afinado durante 10 épocas con un tamaño de lote de 64, una tasa de aprendizaje de 2e-05 y una longitud máxima de secuencia de 128. Dado que esta fue una tarea de clasificación, el modelo fue entrenado con una función de pérdida de entropía cruzada. La mejor puntuación que el modelo alcanzó en esta tarea fue 0.9033771106941839, medida por la precisión del conjunto de evaluación, encontrada después de 2 épocas.
Como usar
Para más información, consulta TextAttack en Github.
Ejemplo de entrada al modelo:
{
"text": "I like you. I love you"
}
Funcionalidades
- Clasificación de texto
- Transformers
- PyTorch
- JAX
- Compatible con AutoTrain
- Compatible con Endpoints
- Región: US
Casos de uso
- Clasificación de sentimientos en reseñas de películas
- Análisis de texto
- Uso en aplicaciones de defensa textual adversarial
- Demostraciones en plataformas específicas