--- tags: - autotrain - text-classification widget: - text: Amo um cafune - text: Odeio motoqueiro - text: Sou um pouco curioso datasets: - Adilmar/caramelo-emotions - yelp_review_full license: cc-by-4.0 language: - pt - en metrics: - accuracy - f1 --- # 🇧🇷 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. ```python 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 f1_macro: 0.7960248281288549 f1_micro: 0.8848137535816619 f1_weighted: 0.8831232981645943 precision_macro: 0.8400378915863742 precision_micro: 0.8848137535816619 precision_weighted: 0.8831401394863536 recall_macro: 0.7672428418298921 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 } } ```