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