EmTract (DistilBERT-Base-Uncased)

emtract-distilbert-base-uncased-emotion es un modelo especializado ajustado finamente en una combinación de unify-emotion-datasets, que contiene alrededor de 250K textos etiquetados en siete categorías de emociones: neutral, feliz, triste, ira, disgusto, sorpresa y miedo. Este modelo fue adaptado posteriormente a un conjunto más pequeño de 10K mensajes etiquetados a mano de StockTwits. El modelo está diseñado para sobresalir en la detección de emociones en el contenido de redes sociales financieras como el encontrado en StockTwits. Los parámetros del modelo fueron los siguientes: longitud de secuencia de 64, tasa de aprendizaje de 2e-5, tamaño de lote de 128, entrenado durante 8 épocas.