File size: 1,439 Bytes
67e792f de3e2ef 67e792f de3e2ef cc62b60 de3e2ef 490a74f de3e2ef 45f5449 de3e2ef |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 |
---
license: mit
language:
- ru
pipeline_tag: text-classification
tags:
- sentiment-analysis
- multi-label-classification
- sentiment analysis
- rubert
- sentiment
- bert
- tiny
- russian
- multilabel
- classification
- prompt-classification
---
Модель [RuBERT-tiny2](https://huggingface.co./cointegrated/rubert-tiny2) была fine-tuned для задачи __prompt classification__, предназначенная для __Russian__ текст.
Выполняет задачу __multi-label classification__ со слудующимим категориями:
```yaml
0: write
1: draw
2: neutral
```
Категории для русского языка:
```yaml
write: написать
draw: рисовать
neutral: нейтральность
```
## Usage
```python
from transformers import pipeline
model = pipeline(model="r1char9/rubert-tiny2-clf")
model('Сгенерируй картину Томаса Шелби')
# [{'label': 'draw', 'score': 0.8699279427528381}]
```
## Metrics:
```
metrics write draw neutral micro avg macro avg weighted avg
precision 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
recall 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
f1-score 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
support 155.0 117.0 19.0 291.0 291.0 291.0
auc-roc 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0
``` |