/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 июл 2026

NusaBERT-Plutchik-Emotion-Classifier

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученный BERT-классификатор для распознавания эмоций в индонезийских текстах.

12скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 июл 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

NusaBERT-Plutchik-Emotion-Classifier — модель классификации текста на базе BERT, дообученная на основе Aardiiiiy/EmoSense-ID-Indonesian-Emotion-Classifier. Она предназначена для распознавания эмоций в индонезийском тексте и может применяться для анализа сообщений и других текстовых материалов. Модель содержит 137,8 млн параметров, использует архитектуру BertForSequenceClassification и принимает последовательности длиной до 512 токенов.

В README приведён результат F1 0,6419 на оценочном наборе; данные этого набора и его состав не раскрыты. Модель распространяется по лицензии MIT.

Сценарии применения

  • определение эмоций в сообщениях на индонезийском языке
  • анализ эмоциональной окраски публикаций в социальных сетях
  • разметка индонезийских текстов по эмоциональным категориям

Ограничения

В README указана оценка F1 0,6419, но сведения о наборе оценки и его составе отсутствуют, поэтому результат трудно интерпретировать вне этого теста.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

NusaBERT-Plutchik-Emotion-Classifier

This model is a fine-tuned version of Aardiiiiy/EmoSense-ID-Indonesian-Emotion-Classifier on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.8873
  • F1: 0.6419

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 256
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 5

Training results

Training LossEpochStepValidation LossF1
0.96801.017070.89930.6121
0.84162.034140.86290.6290
0.72333.051210.86320.6383
0.63804.068280.87090.6403
0.58635.085350.88730.6419

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.13.0+cu132
  • Datasets 5.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
c7f43f4

0 моделей