mavinsao/bert-sst2-sentiment — модель классификации текста на основе BERT, дообученная на google-bert/bert-base-uncased. Она предназначена для определения тональности английских текстов в сценариях анализа отзывов и коротких высказываний. В README указаны результаты оценки: accuracy и F1 — 0,9197, precision — 0,9201, recall — 0,9197; в метаданных указан набор данных Stanford Sentiment Treebank 2 (SST-2).

Модель содержит 136,7 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и доступна в формате PyTorch. Распространяется по лицензии Apache-2.0. Она решает задачу классификации текста; результаты приведены для оценки на конкретном наборе данных SST-2, поэтому их нельзя считать гарантией качества на других языках, доменах или типах текстов.