BETO Es Binary Classification

🚀 BETO(cased)

このモデルは、与えられたスペイン語のテキストが技術関連かどうかを分類するために構築されました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、PyTorchを使用して構築されています。

✨ 主な機能

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

# You can include sample code which will be formatted
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hiiamsid/BETO_es_binary_classification")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("hiiamsid/BETO_es_binary_classification")
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

📚 ドキュメント

モデルの説明

• 入力: 任意のスペイン語のテキスト
• 出力: 感情分析の結果 (0 - 否定的、1 - 肯定的（つまり技術関連）)

学習手順

このモデルは、dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased のデータセットを使用して学習されました。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。