Мультиязыковая классификация тональности текста

Описание

Эта модель предназначена для анализа тональности текста на 23 различных языках. Она определяет, является ли текст положительным, отрицательным или нейтральным, а также оценивает степень выраженности тональности (очень положительный, положительный, нейтральный, отрицательный, очень отрицательный).

Как это работает

Модель основана на fine-tuned версии . Для обучения использовались синтетические данные из различных источников, чтобы обеспечить надежную и точную классификацию тональности на разных языках.

Базовая модель: distilbert/distilbert-base-multilingual-cased

Количество классов: 5 (Очень негативный, Негативный, Нейтральный, Позитивный, Очень позитивный)

Языки: Русский, Английский, Китайский, Испанский, Хинди, Арабский, Бенгальский, Португальский, Японский, Немецкий, Малайский, Телугу, Вьетнамский, Корейский, Французский, Турецкий, Итальянский, Польский, Украинский, Тагальский, Голландский, Швейцарский немецкий, Суахили

Применение

• Модель может быть использована для:

• Анализа социальных сетей

• Анализа отзывов клиентов

• Классификации отзывов о продуктах

• Мониторинга бренда

• Маркетинговых исследований

• Оптимизации клиентского сервиса

• Анализа конкурентов

Пример использования (API)

Ссылки

tabularisai/multilingual-sentiment-analysis

Ссылки

https://https://huggingface.co/tabularisai/multilingual-sentiment-analysis