r1char9's picture
Update README.md
10ccd84 verified
metadata
license: mit
language:
  - ru
metrics:
  - f1
  - roc_auc
  - precision
  - recall
pipeline_tag: text-classification
tags:
  - sentiment-analysis
  - multi-class-classification
  - sentiment analysis
  - rubert
  - sentiment
  - bert
  - russian
  - multiclass
  - classification

Модель RuBERT которая был fine-tuned на задачу sentiment classification для коротких Russian текстов. Задача представляет собой multi-class classification со следующими метками:

0: neutral
1: positive
2: negative

Usage

from transformers import pipeline
model = pipeline(model="r1char9/rubert-base-cased-russian-sentiment")
model("Привет, ты мне нравишься!")
# [{'label': 'positive', 'score': 0.8220236897468567}]

Dataset

Модель была натренирована на данных:

  • Kaggle Russian News Dataset
  • Linis Crowd 2015
  • Linis Crowd 2016
  • RuReviews
  • RuSentiment
tokenizer.max_length: 256
batch_size: 32
optimizer: adam
lr: 0.00001
weight_decay: 0
epochs: 2