Англоязычная модель на базе RoBERTa-large для классификации текста по семи категориям эмоций.
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
Модель j-hartmann/emotion-english-roberta-large — англоязычный классификатор эмоций на основе RoBERTa-large, дообученный на шести разнородных наборах данных. Она относит текст к одной из семи категорий: гнев, отвращение, страх, радость, нейтральное состояние, печаль или удивление. Модель предназначена для анализа эмоциональной окраски англоязычных текстов, например публикаций и комментариев в социальных сетях.
Модель имеет архитектуру RobertaForSequenceClassification и содержит 454,1 млн параметров. Контекст составляет до 514 токенов; репозиторий содержит веса PyTorch. Ограничения: классификатор обучен для английского языка и семи заданных категорий, поэтому он не предназначен для надёжной интерпретации других языков или эмоций за пределами этой схемы. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Модель рассчитана на английский язык и различает только семь заданных категорий, поэтому может ошибаться на других языках, неоднозначных формулировках и эмоциях вне этой схемы.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
With this model, you can classify emotions in English text data. The model was trained on 6 diverse datasets and predicts Ekman's 6 basic emotions, plus a neutral class:
The model is a fine-tuned checkpoint of RoBERTa-large.
For further details on this emotion model, please refer to the model card of its DistilRoBERTa version.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…