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🇧🇷 Caramelo Smile 🇧🇷

Modelo treinado com mais de +100M de parâmetros em Português do Brasil

Classificação de Texto

A classificação de texto é a tarefa de atribuir um rótulo ou classe (classificar) a um determinado texto. Alguns casos de uso são análise de sentimentos, inferência de linguagem natural e avaliação de correção gramatical.

Análise de sentimentos

Na Análise de Sentimentos, as classes podem ser polaridades como positivo, negativo, neutro ou sentimentos como felicidade ou raiva.

Infereferência

Você pode usar a biblioteca 🤗 Transformers com o pipeline de análise de sentimento para inferir com modelos de análise de sentimento. O modelo retorna o rótulo com a pontuação.

   from transformers import pipeline
   classifier = pipeline("sentiment-analysis")
   classifier("Te amo!")

##  [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.99}
  • Problem type: Text Classification

Validation Metrics

loss: 0.38050948955218133

accuracy: 0.905251148915585

Cite

@misc {adilmar_coelho_dantas_2024,
    author       = { {Adilmar Coelho Dantas} },
    title        = { caramelo-smile (Revision 2707a19) },
    year         = 2024,
    url          = { https://huggingface.co/Adilmar/caramelo-smile },
    doi          = { 10.57967/hf/2061 },
    publisher    = { Hugging Face }
}
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Safetensors
Model size
125M params
Tensor type
F32
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Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Datasets used to train Adilmar/caramelo-smile-2