Характеристики

Лицензия: CC BY 4.0
Опубликована: 25 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

rembert-sentiment-analysis-polarity-classification-kazakh

issai

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель RemBERT определяет положительную или отрицательную тональность отзывов о товарах на казахском языке.

7скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены2 ноя 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

Модель RemBERT, дообученная ISSAI для анализа тональности отзывов о товарах на казахском языке. Она классифицирует отзыв как положительный или отрицательный и подходит для автоматической сортировки отзывов и оценки отношения покупателей к продуктам. По данным карточки, модель дообучена на наборе KazSAnDRA; для классификации текста можно использовать библиотеку Transformers. В README указаны accuracy 0,89, precision 0,81, recall 0,82 и F1 0,81. Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0.

Сценарии применения

классификация отзывов о товарах на положительные и отрицательные
анализ тональности казахских отзывов покупателей
автоматическая сортировка отзывов по полярности

Ограничения

Модель предсказывает только положительную или отрицательную полярность, поэтому нейтральные и смешанные отзывы не представлены среди указанных классов. Приведённые метрики относятся к оценке на данных карточки и не гарантируют такое же качество на других источниках отзывов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели III.1Корпоративные функцииСтратегия, продукт и бизнес-моделиAI помогает принимать продуктовые и стратегические решения на основе свидетельств, а не только интуиции.19 задач2 459моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Polarity Classification Model for Kazakh

Model	Accuracy	Precision	Recall	F1
RemBERT	0.89	0.81	0.82	0.81

How to use

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from transformers import AutoTokenizer
from transformers import TextClassificationPipeline

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("issai/rembert-sentiment-analysis-polarity-classification-kazakh")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("issai/rembert-sentiment-analysis-polarity-classification-kazakh")

pipe = TextClassificationPipeline(model = model, tokenizer = tokenizer)

reviews = ["Бұл бейнефильм маған түк ұнамады.", "Осы кітап қызық сияқты."]

for review in reviews:
    print(pipe(review))

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов: 2d76f49