/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Архитектура
distilbert · dense
Опубликована
2 мар 2022

reviews-sentiment-analysis

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Модель DistilBERT для классификации тональности англоязычных отзывов о товарах.

35скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены22 мар 2026

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 juliensimon/reviews-sentiment-analysis — версия DistilBERT, дообученная для определения тональности англоязычных отзывов о товарах. Она выполняет классификацию текста и подходит для анализа отдельных отзывов или обработки их потока в приложении; для запуска приведён пример с библиотекой Transformers, а также упомянут ноутбук для Amazon SageMaker. Модель основана на distilbert-base-uncased, использует архитектуру DistilBertForSequenceClassification и принимает текст с контекстом до 512 токенов.

Модель ориентирована на английский язык и отзывы о товарах; её можно применять для первичной оценки мнений покупателей. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • определение тональности отзыва о товаре
  • автоматическая сортировка отзывов на позитивные и негативные
  • анализ мнений покупателей в потоке отзывов

Ограничения

Модель рассчитана на английские отзывы о товарах и может хуже работать на других языках и типах текста. Контекст ограничен 512 токенами.

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

DistilBERT — Product Review Sentiment Analysis

A DistilBERT model fine-tuned for sentiment analysis on English-language product reviews.

Video walkthrough: ML Hyperproductivity with Hugging Face — part 1: AutoML with AutoNLP

Model Details

DetailValue
Base modeldistilbert-base-uncased
TaskSentiment analysis (text classification)
LanguageEnglish
Datasetgenerated_reviews_enth

Usage

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="juliensimon/reviews-sentiment-analysis")
classifier("This product is amazing, best purchase I've made!")

Resources

  • A notebook for Amazon SageMaker is available in the code subfolder.

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
DistilBertForSequenceClassification
Ревизия весов
2fb4af2

0 моделей