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Beto Sentiment Analysis Es

由edumunozsala開發
專為西班牙語情感分析優化的微調模型,基於BETO(西班牙語預訓練BERT模型)訓練,適用於影評等文本情感分類任務。
下載量 135
發布時間 : 4/25/2025

模型概述

本模型使用亞馬遜SageMaker和Hugging Face新版深度學習容器訓練,基礎模型為BETO——一個基於西班牙語語料預訓練的BERT-base模型。專為西班牙語文檔情感分析設計,雖針對影評優化,但可擴展至其他類型評論。

模型特點

西班牙語優化
基於西班牙語語料預訓練的BETO模型,採用全詞掩碼技術訓練,對西班牙語文本有更好的理解能力。
高性能情感分析
在西班牙語IMDb影評數據集上達到91.01%的準確率和90.88%的F1分數,表現優異。
易於集成
提供Hugging Face transformers庫的兼容接口,可輕鬆集成到現有NLP流水線中。

模型能力

西班牙語文本分類
情感分析
影評情感極性判斷

使用案例

影視娛樂
影評情感分析
分析西班牙語影評的情感傾向(正面/負面)
準確率91.01%
客戶反饋分析
產品評論情感分析
分析西班牙語產品評論的情感傾向
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