Характеристики

Контекст: 514 токенов
Параметры: 305 млн
Архитектура: xlm-roberta · dense
Опубликована: 6 мар 2023

Ссылки

Hugging Face

xlm-roberta-base-tweet-sentiment-it

cardiffnlp

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель XLM-RoBERTa, дообученная для определения тональности италоязычных твитов и коротких сообщений.

122скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 мар 2023

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

cardiffnlp/xlm-roberta-base-tweet-sentiment-it — модель Cardiff NLP на архитектуре XLM-RoBERTa, дообученная на италоязычной части набора tweet_sentiment_multilingual. Она классифицирует тональность коротких сообщений и публикаций на итальянском языке. Модель содержит 305,2 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 514 токенов. В README приведены результаты на тестовой выборке: accuracy 62,76%, micro-F1 62,76% и macro-F1 62,94%. Весы доступны в формате PyTorch; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

определение тональности италоязычных твитов
классификация эмоциональной окраски коротких сообщений на итальянском языке
анализ тональности публикаций в итальянских социальных сетях

Ограничения

На указанной тестовой выборке accuracy составляет 62,76%, поэтому предсказания могут быть ошибочными. Модель дообучена для итальянских твитов и коротких сообщений; для других языков и типов текста её качество не подтверждено.