Классификатор RoBERTa, обученный определять тональность текстов Reddit.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель beenakurian/autotrain-sentiment-analyzer-reddit — классификатор текста на базе RoBERTa, обученный с помощью AutoTrain для анализа тональности публикаций Reddit. Она предназначена для присвоения тексту одного из классов тональности; карточка сообщает о задаче классификации текста, но не раскрывает названия классов и их значения.
Модель содержит около 162,4 млн параметров, принимает текст и имеет контекст длиной до 130 токенов. На валидации указаны accuracy 0,81 и macro F1 0,79. Данные о лицензии в доступной карточке отсутствуют.
Названия и число классов в карточке не приведены; указанные метрики относятся только к валидационной выборке. Контекст ограничен 130 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
loss: 0.4894636273384094
f1_macro: 0.7895193987806856
f1_micro: 0.8096960926193921
f1_weighted: 0.8045465713974906
precision_macro: 0.814875613105015
precision_micro: 0.8096960926193922
precision_weighted: 0.8193628961020867
recall_macro: 0.7801134533159866
recall_micro: 0.8096960926193922
recall_weighted: 0.8096960926193922
accuracy: 0.8096960926193922
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…