Модель XLM-RoBERTa для классификации тональности португалоязычных твитов и сообщений.
68скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены22 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-pt — модель классификации текста на базе XLM-RoBERTa, разработанная Cardiff NLP и дообученная на португалоязычной части набора данных cardiffnlp/tweet_sentiment_multilingual. Она предназначена для определения тональности публикаций и сообщений на португальском языке. Архитектура — XLMRobertaForSequenceClassification; модель содержит около 305,2 млн параметров, принимает текст с контекстом до 514 токенов и представлена в формате PyTorch.
На тестовой выборке указаны точность 70,69% и макро-F1 70,73%. Модель подходит для автоматической разметки тональности португалоязычных сообщений, но качество на иных языках и типах текста не подтверждено приведёнными метриками. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
определение тональности португалоязычных публикаций в соцсетях
разметка отзывов и коротких сообщений на португальском языке
анализ настроений в потоке португалоязычных текстов
Ограничения
Метрики приведены только для тестовой выборки португалоязычных данных и составляют 70,69% accuracy и 70,73% macro-F1; качество на других языках и типах текста не установлено. Лицензия не приведена в доступных данных.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель