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Sentiment Analysis RoBERTa (TweetEval)
Questo modello è stato fine-tunato a partire da cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest
per la classificazione automatica del sentiment dei tweet in positivo, neutro e negativo.
Dataset
- Nome: TweetEval Sentiment
- Numero di esempi: 45.615 (train), 2.000 (validation), 12.284 (test)
Architettura
- Base model: RoBERTa (CardiffNLP)
- Tokenizzazione: max_length=128
- Framework: Hugging Face Transformers
Metriche di performance
| Modello | Accuracy | F1-Score |
|---|---|---|
| FastText (Baseline) | 0.5613 | 0.5444 |
| RoBERTa (Fine-tuned) | 0.7316 | 0.7310 |
MLOps Pipeline
- Preprocessing e tokenizzazione automatica
- Training con early stopping
- Valutazione automatica su test set
- Deploy continuo su Hugging Face Hub
Informazioni autore
Autore: SARABRAGA27
Organizzazione: MachineInnovators Inc.
Anno: 2025
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Inference Providers NEW
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