Edit model card


This model fine-tunes mrm8488/electricidad-base-discriminator on muchocine dataset for sentiment classification to predict star_rating.

How to use

The model can be used directly with the HuggingFace pipeline.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("shahp7575/gpt2-horoscopes")
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("shahp7575/gpt2-horoscopes")


from transformers import pipeline
clf = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)

clf('Esta película es una joya. Todo fue perfecto: historia, casting, dirección. Me encantó el clímax.')
>>> [{'label': '5', 'score': 0.9658033847808838}]

clf("La historia y el casting fueron geniales.")
>>> [{'label': '4', 'score': 0.6666394472122192}]

clf("Me gustó pero podría ser mejor.")
>>> [{'label': '3', 'score': 0.7013391852378845}]

clf("dinero tirado en esta pelicula")
>>> [{'label': '2', 'score': 0.7564149498939514}]

clf("esta película es una película absolutamente repugnante. odio todo al respecto. gastó tanto dinero.")
>>> [{'label': '1', 'score': 0.3040296733379364}]
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Hosted inference API
This model can be loaded on the Inference API on-demand.

Dataset used to train shahp7575/electricidad-base-muchocine-finetuned