us-lsi/muchocine
Updated • 156 • 4
How to use shahp7575/electricidad-base-muchocine-finetuned with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-classification", model="shahp7575/electricidad-base-muchocine-finetuned") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("shahp7575/electricidad-base-muchocine-finetuned")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("shahp7575/electricidad-base-muchocine-finetuned")YAML Metadata Error:"widget[0]" must be of type object
YAML Metadata Error:"widget[1]" must be of type object
This model fine-tunes mrm8488/electricidad-base-discriminator on muchocine dataset for sentiment classification to predict star_rating.
The model can be used directly with the HuggingFace pipeline.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("shahp7575/gpt2-horoscopes")
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("shahp7575/gpt2-horoscopes")
from transformers import pipeline
clf = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
clf('Esta película es una joya. Todo fue perfecto: historia, casting, dirección. Me encantó el clímax.')
>>> [{'label': '5', 'score': 0.9658033847808838}]
clf("La historia y el casting fueron geniales.")
>>> [{'label': '4', 'score': 0.6666394472122192}]
clf("Me gustó pero podría ser mejor.")
>>> [{'label': '3', 'score': 0.7013391852378845}]
clf("dinero tirado en esta pelicula")
>>> [{'label': '2', 'score': 0.7564149498939514}]
clf("esta película es una película absolutamente repugnante. odio todo al respecto. gastó tanto dinero.")
>>> [{'label': '1', 'score': 0.3040296733379364}]