/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Архитектура
bert · dense
Опубликована
2 мар 2022

beto-sentiment-analysis

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель на основе BETO определяет положительную, отрицательную или нейтральную тональность испаноязычных текстов, включая твиты.

37 021скачиваний за 30 дней36лайковвеса обновлены25 фев 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

beto-sentiment-analysis — модель классификации тональности испаноязычных текстов, разработанная на основе BETO, испанской версии BERT. Она дообучена на корпусе TASS 2020, содержащем около 5 тысяч твитов на нескольких диалектах испанского языка, и присваивает текстам метки POS, NEG или NEU.

Модель подходит для анализа тональности коротких сообщений и твитов на испанском языке. Её архитектура — BERT с классификационной головой, размер — 137,1 млн параметров, максимальный контекст — 512 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и Flax. В карточке указано, что модель планируется к удалению и рекомендуется перейти на pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • определение тональности испаноязычных твитов
  • разметка отзывов на испанском по тональности
  • анализ мнений в коротких сообщениях на испанском языке

Ограничения

Модель обучена на небольшом корпусе твитов TASS 2020, поэтому качество на других жанрах и доменах может отличаться. Карточка предупреждает о скором удалении модели и рекомендует pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis.

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

Sentiment Analysis in Spanish

beto-sentiment-analysis

NOTE: this model will be removed soon -- use pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis instead

Repository: https://github.com/finiteautomata/pysentimiento/

Model trained with TASS 2020 corpus (around ~5k tweets) of several dialects of Spanish. Base model is BETO, a BERT model trained in Spanish.

Uses POS, NEG, NEU labels.

License

pysentimiento is an open-source library for non-commercial use and scientific research purposes only. Please be aware that models are trained with third-party datasets and are subject to their respective licenses.

  1. TASS Dataset license
  2. SEMEval 2017 Dataset license

Citation

If you use this model in your work, please cite the following papers:

@misc{perez2021pysentimiento,
      title={pysentimiento: A Python Toolkit for Sentiment Analysis and SocialNLP tasks},
      author={Juan Manuel Pérez and Juan Carlos Giudici and Franco Luque},
      year={2021},
      eprint={2106.09462},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

@article{canete2020spanish,
  title={Spanish pre-trained bert model and evaluation data},
  author={Ca{\~n}ete, Jos{\'e} and Chaperon, Gabriel and Fuentes, Rodrigo and Ho, Jou-Hui and Kang, Hojin and P{\'e}rez, Jorge},
  journal={Pml4dc at iclr},
  volume={2020},
  number={2020},
  pages={1--10},
  year={2020}
}

Enjoy! 🤗

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
9384c7f

0 моделей