valurank/distilroberta-bias

valurank

Clasificación de texto

Este modelo se basa en los pesos preentrenados de distilroberta-base, con una cabeza de clasificación ajustada para clasificar el texto en 2 categorías (neutral, sesgado).

Como usar

Para usar este modelo, asegúrate de que aceptas entradas con una longitud máxima de 512 tokens. Aquí tienes un ejemplo de código:
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="valurank/distilroberta-bias")
result = classifier("I like you. I love you")
print(result)

Este ejemplo muestra cómo cargar el modelo y clasificar una muestra de texto.

Funcionalidades

Clasificación de texto en categorías de neutral y sesgado
Basado en distilroberta-base
Capacidad para manejar entradas con una longitud máxima de 512 tokens

Casos de uso

Detección de sesgo en texto
Clasificación de revisiones y ediciones de texto para análisis de sesgos