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title: Analisis De Sentimientos | |
emoji: 🥺😡 | |
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sdk: streamlit | |
sdk_version: 1.17.0 | |
app_file: app.py | |
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# Modelo Clasificatorio de sentiminentos | |
Mi proyecto es un modelo multi-label que clasifica sentimientos en tristeza (sadness), enojo(anger), alegria(joy), miedo(fear) y sorpresa(surprise) fue entrenado y validado a partir de una tabla de texto y fue modelado con BERT y PyTorch Lightning. | |
## Decisions | |
`1` Clasificar sentimientos (anger, sadness, joy, fear, surprise, neutral). | |
`2` Usar de referencia estos modelos: | |
- https://github.com/curiousily/Getting-Things-Done-with-Pytorch/blob/master/11.multi-label-text-classification-with-bert.ipynb | |
- https://www.youtube.com/watch?v=UJGxCsZgalA&ab_channel=VenelinValkov | |
- https://github.com/theartificialguy/NLP-with-Deep-Learning/blob/master/BERT/Multi%20Label%20Text%20Classification%20using%20BERT%20PyTorch/bert_multilabel_pytorch_standard.ipynb | |
`3` Añadir un dropout en las capas para que el modelo no se sobreajuste. | |
`4` Anadir checkpoints en el entrenamiento para evitar que la ram se ocupe totalmente. | |
`5` Utilizar la funcion de activacion sigmoid en al ultima capa para un mejor resultado final. | |
`6` Utilizar optimizador AdamW y funcion de perdida binary_crossentropy con BCELoss como criterio, que son de los mas recomendados y usados para estos modelos. | |
`7` Utilizar 1625 ensayos de entrenamiento y 86 ensayos de validacion. | |
## Data Sources | |
Use la tabla de entrenamiento y de validacion sobre sentimientos de esta fuente [messages_train_ready_for_WS.tsv](https://github.com/caisa-lab/wassa-empathy-adapters/tree/main/data). | |
## Features | |
La entrada es texto a trave de un campo de texto, para predecir y/o clasificar los sentimientos que mas se asemejan al texto. | |
## Data Collection | |
Decidi utilizar esta coleccion de datos porque tiene una gran variedad de texto en diferentes contextos y con una gran variedad de sentimientos que se midieron a aprtir de varias columnas de metricas. | |
## Value Proposition | |
Puede ser utilizado en aplicaciones de reconocimiento de sentimientos, como filtro de textos empresariales por ejemplo, en programas psicologicos que permitan ayudar a personas que tengan algun problema en entender los sentimientos de otros o personas con discapacidad en general, por ejemplo con discapacidad en el habla que se comunica a traves de texto como entrada a un sistema que genera sonidos, podria modificar el tono de voz a partir de esta prediccion y reflejar los sentimientos de la persona. | |
# Environment requirements to run the model | |
Transformers 4.5.1 | |
Pytorch lightning 1.2.8 | |
Numpy | |
Pandas | |
Torch | |
Sklearn | |