zainalq7/autotrain-NLU_crypto_sentiment_analysis-754123133
zainalq7
Clasificación de texto
Este modelo está diseñado para la clasificación de texto, específicamente para el análisis de sentimiento en el ámbito de las criptomonedas. Entrenado utilizando AutoTrain y la biblioteca de transformers, este modelo puede categorizar sentimientos en múltiples clases y proporciona métricas de validación detalladas.
Como usar
Puedes usar cURL para acceder a este modelo:
$ curl -X POST -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"inputs": "I love AutoTrain"}' https://api-inference.huggingface.co/models/zainalq7/autotrain-NLU_crypto_sentiment_analysis-754123133
O la API de Python:
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("zainalq7/autotrain-NLU_crypto_sentiment_analysis-754123133", use_auth_token=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("zainalq7/autotrain-NLU_crypto_sentiment_analysis-754123133", use_auth_token=True)
inputs = tokenizer("I love AutoTrain", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
Funcionalidades
- Clasificación de textos
- Basado en transformers
- Utiliza PyTorch
- Compatible con AutoTrain
- Soporte para Roberta
- Emisiones de CO2: 0.005300030853867218 gramos
Casos de uso
- Análisis de sentimiento en el ámbito de las criptomonedas
- Clasificación de textos multinacional
- Predicción de sentimientos en tiempo real para mercados financieros