/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
SententenceTransformerSentimentClassifier · dense
Опубликована
12 фев 2024

all-MiniLM-L6-v2-sentiment-classifier

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на dair-ai/emotion модель для классификации английского текста по шести базовым эмоциям.

463скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены15 фев 2024

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 shhossain/all-MiniLM-L6-v2-sentiment-classifier разработана shhossain и классифицирует английский текст по шести эмоциям: грусть, радость, любовь, гнев, страх и удивление. Это дообученная модель семейства Sentence Transformer на архитектуре all-MiniLM-L6-v2, обученная на наборе данных dair-ai/emotion. В метаданных указаны 22,7 млн параметров, форматы PyTorch и safetensors, а задача Hugging Face — text-classification.

Модель подходит для определения эмоциональной окраски коротких сообщений, отзывов и других текстов. Она выдаёт метку класса, поэтому результаты отражают только шесть категорий, представленных в обучающей выборке. Лицензия в метаданных — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • определение эмоций в сообщениях на английском языке
  • анализ эмоциональной окраски отзывов
  • сортировка текстовых обращений по эмоциям
  • разметка англоязычных текстов на грусть, радость, любовь, гнев, страх и удивление

Ограничения

Модель различает только шесть эмоций из обучающей выборки и предназначена для английского языка; качество на других языках и вне этих категорий не подтверждено.

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

Sentiment Classifier: Emotion Detection with Sentence Transformer

This model classifies sentiments using the Sentence Transformer, specifically the all-MiniLM-L6-v2 architecture. It's trained on the dair-ai/emotion dataset to identify six basic emotions:

  • Sadness
  • Joy
  • Love
  • Anger
  • Fear
  • Surprise

Developed by: shhossain: https://github.com/shhossain

Model type: Custom

Model Size: 22.7M

Language(s): English

License: Same as all-MiniLM-L6-v2

Finetuned from: all-MiniLM-L6-v2 (https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2)

Usage Example

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-classification", model="shhossain/all-MiniLM-L6-v2-sentiment-classifier", trust_remote_code=True)

result = pipe("This product is excellent!")
result

Output:

[{'label': 'sad', 'score': 0.006396006792783737},
 {'label': 'joy', 'score': 0.7897642254829407},
 {'label': 'love', 'score': 0.17318710684776306},
 {'label': 'anger', 'score': 0.008878232911229134},
 {'label': 'fear', 'score': 0.010075093246996403},
 {'label': 'surprise', 'score': 0.011699344962835312}]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
SententenceTransformerSentimentModel
Ревизия весов
ce66b52

0 моделей