Hinglish-Bert-Class fine-tuned on Hinglish11K dataset.
MCC= 0.69
Citation info
@model{
contributors= {Mohammad Yusuf Jamal Aziz Azmi and
Ayush Agrawal
},
year = {2022},
timestamp = {Sun, 08 May 2022},
}
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 205 млн
- Лицензия
- afl-3.0
- Архитектура
- bert · dense
- Опубликована
- 7 апр 2022
Ссылки
hinglish11k-sentiment-analysis
BERT-модель для классификации тональности текста на хинглише и близких языковых вариантах.
81скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены4 дек 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
yj2773/hinglish11k-sentiment-analysis — модель классификации текста на базе BERT, представленная разработчиком yj2773. Она предназначена для определения тональности текста на хинглише — смеси хинди и английского, в том числе для анализа пользовательских отзывов и сообщений. Модель содержит 205,1 млн параметров, принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов и выдаёт метку классификации. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors; лицензия — AFL-3.0.
Модель ориентирована на тональность хинглиша. Метаданные также отмечают английский, хинди и урду, но не подтверждают одинаковое качество на каждом из этих языков. README не содержит дополнительных сведений о качестве или методике оценки.
Сценарии применения
- определение тональности сообщений на хинглише
- анализ отзывов на хинглише
- классификация комментариев по тональности
Ограничения
README не сообщает метрики качества и подробности оценки. Контекст ограничен 512 токенами; качество для английского, хинди и урду отдельно не подтверждено.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · text-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BertForSequenceClassification
- Ревизия весов
- 59abcc7