/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
distilbert · dense
Опубликована
22 янв 2023

distilbert-base-uncased-sentiment-reddit-crypto

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная DistilBERT-модель для определения тональности комментариев Reddit о криптовалютах.

71скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены24 янв 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 mwkby/distilbert-base-uncased-sentiment-reddit-crypto — дообученная версия distilbert-base-uncased для классификации тональности комментариев Reddit о криптовалютах. Она предназначена для анализа сообщений из обсуждений криптовалют, включая сообщества Bitcoin, Ethereum и Dogecoin. Архитектура — DistilBERT для классификации последовательностей; модель принимает текст с контекстом до 512 токенов и распространяется в формате PyTorch.

В README указаны точность 0,8915 на оценочном наборе и 0,8641 на финальном тестовом наборе. Эти результаты относятся к использованным наборам данных Reddit и не гарантируют такую же точность на других источниках или современных обсуждениях. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • определение тональности комментариев о Bitcoin
  • анализ настроений обсуждений Ethereum
  • классификация тональности постов о Dogecoin
  • сводный анализ настроений в криптовалютных сообществах Reddit

Ограничения

Оценки качества приведены на датасетах Reddit о криптовалютах и могут не переноситься на другие источники или темы. Контекст модели 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-base-uncased-sentiment-reddit-crypto

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on the crypto-related reddit comments dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3070
  • Accuracy: 0.8915

Accuracy on the final test set was: 0.8641

Training and evaluation data

Training and validation data collected from 2 sources:

  1. Kaggle reddit cryptocurrency posts and comments
  2. Kaggle reddit cryptocurrency related posts from various subreddits. Comments from subreddits: 'cryptocurrency', 'bitcoin', 'ethereum', 'dogecoin' were extracted.

Final test data source is from https://www.surgehq.ai/datasets/crypto-sentiment-dataset.

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
0.28231.051090.26580.8840
0.19052.0102180.30700.8915

Framework versions

  • Transformers 4.25.1
  • Pytorch 1.13.1+cu116
  • Datasets 2.8.0
  • Tokenizers 0.13.2

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
7d1ba92

0 моделей