xlmroberta-tass-sentimientos – AI Model by YoliGuadir | AlphaNeural AI

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YoliGuadir/
xlmroberta-tass-sentimientos

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XLM-RoBERTa-large + TASS — Clasificacion de Sentimientos en Espanol

Descripcion

XLM-RoBERTa-large fine-tuneado sobre TASS para clasificar sentimientos en espanol. Clases: N (Negativo), NEU (Neutro), P (Positivo).

Baseline de referencia

BETO sobre TASS: 0.6400 F1-Macro
Mejor resultado XLM-RoBERTa: 0.6838 (batch=8)

Metricas de desempeno

Batch	Epocas	F1-Macro	F1-Weighted	Accuracy	Supera 64%
8	6	0.6773	0.68	0.68	SI
16	6	0.6838	0.69	0.69	SI
32	0	0.6659	0.67	0.67	SI

Mejor modelo: batch=8 F1-Macro=0.6838

Matriz de Confusion

Matriz

Uso del modelo

python

from transformers import pipeline
clf = pipeline("text-classification", model="YoliGuadir/xlmroberta-tass-sentimientos")
clf("Me siento muy feliz hoy, fue un dia increible")

Configuracion

Modelo base: xlm-roberta-large
Dataset: TASS (Twitter Sentiment Analysis)
Train: 4085 muestras | Test: 2443 muestras
Plataforma: Kaggle T4 x2
Epocas: 6
Learning rate: 1e-5
fp16: True

Maestria CODING - Universidad del Valle

Taller Final PLN - Gran Idea 2: Clasificacion de texto y NER