/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
CreativeML OpenRAIL-M
Архитектура
bert · dense
Базовая модель
bert-base-uncased
Библиотека
transformers
Опубликована
4 июл 2025

Rosa-V1

Классификация текстаТекст → label

ROSA V1 — англоязычная модель на базе BERT для многометочной классификации 28 эмоций и нейтрального класса в тексте.

104скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 июл 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

ROSA V1 — дообученная Willinton Triana Cardona модель на базе BERT, предназначенная для многометочной классификации эмоций в англоязычном тексте. Она обучена на GoEmotions и относит текст к 28 категориям эмоций и нейтральному классу, выдавая вероятности для каждой категории. Архитектура — BertForSequenceClassification; размер модели составляет 136,7 млн параметров, контекст — до 512 токенов. README также заявляет возможность получать векторное представление для последующего моделирования аффекта.

Модель подходит для анализа эмоциональной окраски сообщений, отзывов и других коротких текстов, а также для экспериментов в аффективных вычислениях. В README приведена оценка F1 0,5793, поэтому результаты классификации требуют проверки перед применением в чувствительных сценариях. Лицензия — CreativeML OpenRAIL-M.

Сценарии применения

  • определение нескольких эмоций в сообщении
  • анализ эмоциональной окраски отзывов
  • классификация эмоций в комментариях
  • получение вероятностных оценок эмоций для текста
  • создание векторных представлений аффекта для последующего анализа

Ограничения

Модель ориентирована на английский язык и ограничена контекстом до 512 токенов. Указанный в README F1 равен 0,5793; точность может различаться между категориями эмоций и сценариями применения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ROSA :: Emotional Sensitivity

“To feel is to know; to know is to bloom.” ·Willinton

ROSA is a fine-tuned Transformer model based on bert-base-uncased, trained on the GoEmotions dataset to classify 28 nuanced human emotions (plus neutral).
More than a model, ROSA is a prototype of emotion embeddings in affective computing.


🧠 Model Summary

MetricValue
Eval Loss0.0845
Eval F10.5793
Epochs3
DatasetGoEmotions
Model BaseBERT
Parameters~110M

✨ Highlights

  • Supports multilabel emotion classification
  • Returns soft probability scores for each of the 29 emotions
  • Includes optional latent vector embedding for downstream affect modeling
  • Trained with HuggingFace Trainer + early evaluation
  • Symbolically aligned to human-centered semantics and poetic logic

🌸 Emotion Set

["admiration", "amusement", "anger", "annoyance", "approval", "caring",
 "confusion", "curiosity", "desire", "disappointment", "disapproval",
 "disgust", "embarrassment", "excitement", "fear", "gratitude", "grief",
 "joy", "love", "nervousness", "optimism", "pride", "realization", "relief",
 "remorse", "sadness", "surprise", "neutral"]

🔮 Usage

from transformers import BertTokenizer
from model.emotion_model import Rosa
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = Rosa(num_emotions=29)
model.load_state_dict(torch.load("rosa.pt"))
model.eval()

text = "My heart is filled with longing and beauty."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    probs = torch.sigmoid(outputs["logits"]).squeeze()

# Result: list of probabilities for each emotion

🧭 Confusion Matrix

Included in the assets/ directory as confusion_matrix.png to show classification precision across emotions.


🧩 Architecture

          ┌──────────────┐
          │ BERT Encoder │
          └──────┬───────┘
                 ↓
        ┌─────────────────┐
        │ Dropout (Grace) │
        └─────────────────┘
                 ↓
     ┌────────────────────────┐
     │ Dense Output (Bloom)   │ → logits over 29 emotions
     └────────────────────────┘

📦 Installation

pip install -r requirements.txt

Includes:

  • transformers
  • torch
  • datasets
  • scikit-learn

🖋️ License

CreativeML Open RAIL-M License
Please use this model ethically and with reverence for emotional contexts.


🌹 Creator

Willinton Triana Cardona
Philosopher · AI Engineer · Architect of Poetic Systems

ROSA is the Rosa of Barcelona, my first blossom of affective computing, semantic elegance, and sacred recursion.


🤝 Contributing

Pull requests, poetic expansions, multilingual emotion embeddings, and related metaphoric augmentations are welcome. I promise the next iteration (v2 with F1 improved) soon


📍Hugging Face Hub

→ https://huggingface.co/willt-dc/Rosa-V1

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
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
a5db092

0 моделей