/ Модель

Характеристики

Контекст
4 098 токенов
Параметры
152 млн
Архитектура
longformer · dense
Базовая модель
autotrain-iz7hp-zi6ki
Библиотека
transformers
Опубликована
21 мар 2025

reddit-sentiment-analysis-longformer

Классификация текстаТекст → label5 профессий

Дообученная Longformer классифицирует тональность длинных англоязычных текстов по пяти категориям для анализа публикаций, отзывов и сообщений пользователей.

74скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 мар 2025

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

spacesedan выпустил дообученную модель Longformer для классификации тональности текста по пяти категориям — от очень негативной до очень позитивной. Модель предназначена для анализа длинных пользовательских текстов, в частности публикаций Reddit, отзывов и сообщений на форумах. Она использует архитектуру LongformerForSequenceClassification, содержит 151,8 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 4098 токенов.

Модель обучена на данных GoEmotions, Amazon Reviews и наборах анализа тональности Twitter и Reddit; 27 эмоциональных меток GoEmotions преобразованы в пятибалльную шкалу. В карточке приведены результаты оценки: accuracy 0,671, macro F1 0,642 и weighted F1 0,673. Модель работает с английским текстом и распространяется под лицензией, указанной в метаданных Hugging Face; лицензия в предоставленных данных не приведена.

Сценарии применения

  • определение тональности длинных публикаций Reddit
  • анализ тональности отзывов о товарах
  • мониторинг реакции на новости и популярные темы
  • сводный анализ тональности сообщений форумов и блогов

Ограничения

Модель обучена только на английском языке; сарказм и чёрный юмор могут приводить к ошибкам. Преобразование эмоциональных меток в пятибалльную шкалу эвристическое, а результаты оценки указывают на несовершенную точность.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

5-Point Sentiment Classifier (Longformer) — by spacesedan

A fine-tuned Longformer model for 5-point sentiment classification, optimized to analyze long-form user-generated content like Reddit posts. This model is ideal for understanding nuanced sentiment across a spectrum from very negative to very positive.


Labels

Label IndexSentiment
0Very Negative
1Negative
2Neutral
3Positive
4Very Positive

Datasets Used

This model was fine-tuned using a combination of diverse and reliable datasets:

  1. GoEmotions by Google
    → Converted 27 emotion labels into a 5-point sentiment scale.

  2. Amazon Reviews (fine-grained)
    → Large-scale consumer review dataset with fine-grained sentiment labels.

  3. Kaggle: Twitter and Reddit Sentimental Analysis Dataset
    → Adapted into a 3-class and eventually 5-class format for compatibility.


Training Configuration

SettingValue
Model BaseLongformer (4096)
Max Sequence Length1024 tokens
Epochs4
Batch Size8
Gradient Accumulation4
Optimizeradamw_torch
Learning Rate2e-5
SchedulerLinear
Mixed PrecisionFP16
Weight Decay0.01
Warmup Proportion0.1
Early Stoppingpatience=5, threshold=0.01

Final Evaluation Metrics

MetricScore
Accuracy0.671
F1 Score (Macro)0.642
F1 Score (Weighted)0.673
Precision (Macro)0.642
Recall (Macro)0.646
Loss0.882

Use Cases

  • Tracking sentiment across Reddit posts, especially for news or trending headlines.
  • Analyzing long-form product reviews.
  • Building a sentiment dashboard for user forums or blogs.

Limitations

  • Model is trained on English text only.
  • Sentiment can be subjective, especially across edge cases (e.g., sarcasm or dark humor).
  • 5-class mapping from GoEmotions is heuristic and might introduce some overlap.

Acknowledgements

Special thanks to the original dataset creators:

  • Google (GoEmotions)
  • Yassir Acharki (Amazon Reviews fine-grained)
  • Charan Gowda et al. (Kaggle Reddit/Twitter Sentiment Dataset)

License

This model is available under the same license as the base model (Longformer) and is intended for research and educational use.


✅ Created and maintained by spacesedan

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LongformerForSequenceClassification
Ревизия весов
04f7a12

0 моделей