README.md

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language:
- es
base_model: cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest
pipeline_tag: text-classification
tags:
- text-classification
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# BERT Bregman - Modelo de Análisis de Sentimientos en Español

Este modelo está basado en XLM-RoBERTa y ha sido fine-tuned para realizar análisis de sentimientos en textos en español.

## Rendimiento del Modelo

•⁠  ⁠*Accuracy*: 0.7432
•⁠  ⁠*F1 Score*: 0.7331
•⁠  ⁠*Precision*: 0.7483
•⁠  ⁠*Recall*: 0.7432

### Métricas por Clase

| Clase    | Precision | Recall | F1-Score | Support |
|----------|-----------|--------|----------|---------|
| Negativo | 0.8718    | 0.7234 | 0.7907   | 47      |
| Neutro   | 0.0000    | 0.0000 | 0.0000   | 3       |
| Positivo | 0.6000    | 0.8750 | 0.7119   | 24      |

## Uso del Modelo

Este modelo puede ser utilizado para clasificar el sentimiento de textos en español en tres categorías: negativo, neutro y positivo.

⁠ python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch

model_name = "nmarinnn/bert-bregman"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

def predict(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=512)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    
    probabilities = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
    predicted_class = torch.argmax(probabilities, dim=-1).item()
    
    class_labels = {0: "negativo", 1: "neutro", 2: "positivo"}
    return class_labels[predicted_class]

# Ejemplo de uso
texto = "Me encanta este producto, es excelente!"
sentimiento = predict(texto)
print(f"El sentimiento del texto es: {sentimiento}")
 ⁠

## Limitaciones

•⁠  ⁠El modelo muestra un rendimiento bajo en la clase "neutro", posiblemente debido a un desbalance en el dataset de entrenamiento.
•⁠  ⁠Se recomienda precaución al interpretar resultados para textos muy cortos o ambiguos.

## Información de Entrenamiento

•⁠  ⁠*Épocas*: 2
•⁠  ⁠*Pasos de entrenamiento*: 148
•⁠  ⁠*Pérdida de entrenamiento*: 0.6209

## Cita

Si utilizas este modelo en tu investigación, por favor cita:


@misc{marinnn2023bertbregman,
  author = {Marin, Natalia},
  title = {BERT Bregman - Modelo de Análisis de Sentimientos en Español},
  year = {2023},
  publisher = {HuggingFace},
  journal = {HuggingFace Model Hub},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/nmarinnn/bert-bregman}}
}