language: es
tags:
- sentiment-analysis
- text-classification
- spanish
- xlm-roberta
license: mit
datasets:
- custom
metrics:
- accuracy
- f1
library_name: transformers
pipeline_tag: text-classification
widget:
- text: Bregman presidente!
example_title: Ejemplo positivo
- text: No estoy seguro si me gusta o no.
example_title: Ejemplo neutro
- text: No saca más del 2%
example_title: Ejemplo negativo
model-index:
- name: bert-bregman
results:
- task:
type: text-classification
name: Sentiment Analysis
dataset:
name: Custom Spanish Sentiment Dataset
type: custom
metrics:
- type: accuracy
value: 0.7432432432432432
- type: f1
value: 0.7330748170322471
architectures:
- XLMRobertaForSequenceClassification
transformers_version: 4.41.2
base_model: cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment
inference:
parameters:
temperature: 1
max_length: 512
num_return_sequences: 1
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 = "Vamos rusa!" 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}}
}