twitter-xlm-roberta-base-sentiment-ONNX

Модель предназначена для классификации тональности текста, прежде всего сообщений из социальных сетей, и возвращает оценки для классов Positive, Neutral и Negative.

В основе лежит архитектура XLM-RoBERTa-base, предварительно обученная примерно на 198 миллионах многоязычных твитов и дообученная для анализа тональности. Дообучение выполнялось на арабском, английском, французском, немецком, хинди, итальянском, испанском и португальском языках; модель может работать и с другими языками, но качество для них отдельно не гарантируется. Версия ONNX включает обычную и квантованную ONNX-модели, что подходит для локального или браузерного инференса при совместимой среде выполнения.

Сильные стороны модели — мультиязычность и специализация на коротких сообщениях и социально-медийном языке. Ограничения связаны с областью обучения: результаты для обычных документов, специализированных доменов, сарказма и языков вне набора дообучения могут быть менее надежными. В карточке ONNX-модели лицензия и требования к использованию не указаны, поэтому условия следует проверять по исходной модели Cardiff NLP и ее лицензии.