AG News Classifier
Descripción
Modelo de clasificación de noticias en inglés basado en DistilBERT (distilbert-base-uncased),
entrenado mediante fine-tuning sobre el dataset AG News.
Clasifica noticias en 4 categorías temáticas:
| Categoría | Descripción |
|---|---|
| World News | International news and global politics |
| Sports | All sports coverage |
| Business | Economy, companies and markets |
| Science & Technology | Science, tech and innovation |
Uso
from transformers import pipeline
clasificador = pipeline('text-classification', model='raulbs7/ag-news-classifier')
result = classifier('Apple unveiled its latest iPhone at the annual keynote.')
print(result)
Métricas (conjunto de test)
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Accuracy | 0.8700 |
| F1 (weighted) | 0.8697 |
| Precision | 0.8716 |
| Recall | 0.8700 |
Detalles del entrenamiento
- Modelo base:
ag-news-classifier - Dataset: AG News (2000 ejemplos de entrenamiento)
- Épocas: 3
- Learning rate: 2e-5
- Batch size: 16
Limitaciones
- Solo funciona con texto en inglés.
- Entrenado sobre noticias AG News: puede no generalizar bien a otros medios o estilos.
- Subconjunto de entrenamiento reducido (2000 ejemplos).
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