Дообученная CamemBERT-модель для определения тональности франкоязычных твитов.
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
cardiffnlp/camembert-base-tweet-sentiment-fr — дообученная CardiffNLP модель CamemBERT-base для классификации тональности франкоязычных твитов. Она принимает текст и относит его к классам тональности; модель обучена на французской части набора cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual. На тестовой выборке указаны accuracy 72,76% и macro F1 72,81%. Модель содержит 137,8 млн параметров, использует архитектуру CamemBERT для классификации последовательностей и поддерживает контекст до 514 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Качество проверено на французском поднаборе твитов и не гарантируется для других жанров текста или языков; на тестовой выборке accuracy составляет 72,76%.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
cardiffnlp/camembert-base-tweet-sentiment-frThis model is a fine-tuned version of camembert-base on the
cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual (french).
Following metrics are computed on the test split of
cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual(french).
| eval_f1_micro | eval_recall_micro | eval_precision_micro | eval_f1_macro | eval_recall_macro | eval_precision_macro | eval_accuracy | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 72.76 | 72.76 | 72.76 | 72.81 | 72.76 | 73.15 | 72.76 |
Check the result file here.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…