/ Модель

Характеристики

Базовая модель
laya
Библиотека
laya
Опубликована
11 окт 2026

laya-amazon-reviews

Классификация текстаТекст → label

Модель классифицирует отзывы Amazon по тональности и оценивает их по пятизвёздочной шкале.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Aniket2003333333/laya-amazon-reviews — англоязычная модель классификации отзывов Amazon, дообученная на базе convaiinnovations/laya с помощью RLCD trainer. Она отвечает на типизированные вопросы sentiment, выбирая положительную, нейтральную или отрицательную оценку, и stars, выбирая от одной до пяти звёзд. Обучение проводилось на сбалансированной выборке Amazon Reviews 2023 из категорий электроники, товаров для дома и кухни, красоты и ухода за собой.

В опубликованных результатах на отложенной выборке точность предсказания числа звёзд составляет 0,64, а macro-F1 — 0,642; в 96,5% случаев предсказание отличается от целевой оценки не более чем на одну звезду. Модель основана на Laya, которая выдаёт оценки вероятности для вариантов ответа. Веса доступны в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • определение тональности отзыва Amazon
  • оценка отзыва по шкале от одной до пяти звёзд
  • сортировка отзывов на положительные, нейтральные и отрицательные
  • анализ отзывов о бытовой электронике
  • анализ отзывов о товарах для дома и кухни
  • анализ отзывов о косметике и средствах ухода

Ограничения

На отложенной выборке точность предсказания числа звёзд составляет 0,64; близость оценки к целевой звезде не гарантирует точного предсказания. Обучение охватывало три категории товаров Amazon, поэтому результаты для других областей отзывов не установлены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Laya fine-tuned on Amazon Reviews 2023

Fine-tuned from convaiinnovations/laya with Laya's RLCD trainer on McAuley-Lab/Amazon-Reviews-2023 (balanced sample across star ratings; categories: Electronics, Home_and_Kitchen, Beauty_and_Personal_Care).

Typed questions: sentiment (positive/neutral/negative) and stars (1_star..5_star), both choice.

Held-out results

metricbase (zero-shot)fine-tuned
stars_acc0.5050.64
stars_macroF10.4560.642
stars_within10.8850.965
sent_acc0.7620.815
sent_macroF10.6460.78

Usage

import laya
agent = laya.load("Aniket2003333333/laya-amazon-reviews")
questions = {
  "sentiment": {"type": "choice", "instructions": "What is the overall sentiment of this Amazon product review?",
    "criteria": {"positive": "customer is satisfied and would recommend the product",
                 "neutral": "mixed or lukewarm, pros and cons are balanced",
                 "negative": "customer is dissatisfied, complains, or regrets the purchase"}}
}
print(agent.predict("Works great, super easy to use!", questions)["answers"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · laya · decision

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
5026405

0 моделей