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🇧🇷 Caramelo Smile 🇧🇷

Modelo treinado com mais de +100M de parâmetros em Português do Brasil

Classificação de Texto

A classificação de texto é a tarefa de atribuir um rótulo ou classe (classificar) a um determinado texto. Alguns casos de uso são análise de sentimentos, inferência de linguagem natural e avaliação de correção gramatical.

Análise de sentimentos

Na Análise de Sentimentos, as classes podem ser polaridades como positivo, negativo, neutro ou sentimentos como felicidade ou raiva.

Infereferência

Você pode usar a biblioteca 🤗 Transformers com o pipeline de análise de sentimento para inferir com modelos de análise de sentimento. O modelo retorna o rótulo com a pontuação.

   from transformers import pipeline
   classifier = pipeline("sentiment-analysis")
   classifier("Te amo!")

##  [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.99}
  • Problem type: Text Classification

Validation Metrics

loss: 0.41398245096206665

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f1_micro: 0.8848137535816619

f1_weighted: 0.8831232981645943

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precision_micro: 0.8848137535816619

precision_weighted: 0.8831401394863536

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recall_micro: 0.8848137535816619

recall_weighted: 0.8848137535816619

accuracy: 0.8848137535816619

Cite

@misc {adilmar_coelho_dantas_2024,
    author       = { {Adilmar Coelho Dantas} },
    title        = { caramelo-smile (Revision 2707a19) },
    year         = 2024,
    url          = { https://huggingface.co./Adilmar/caramelo-smile },
    doi          = { 10.57967/hf/2061 },
    publisher    = { Hugging Face }
}
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Model size
125M params
Tensor type
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