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| language: es | |
| tags: | |
| • sentiment-analysis | |
| • text-classification | |
| • spanish | |
| • xlm-roberta | |
| datasets: | |
| • custom # Reemplaza esto con el nombre del dataset si es público | |
| metrics: | |
| • accuracy | |
| • f1 | |
| license: mit # Ajusta esto según la licencia de tu modelo | |
| model-index: | |
| • name: bert-bregman | |
| results: | |
| - task: | |
| type: text-classification | |
| name: Sentiment Analysis | |
| dataset: | |
| name: Custom Spanish Sentiment Dataset | |
| type: custom # Ajusta esto si usaste un dataset público | |
| metrics: | |
| - type: accuracy | |
| value: 0.7432432432432432 | |
| - type: f1 | |
| value: 0.7330748170322471 | |
| pipeline_tag: text-classification | |
| widget: | |
| - text: "Me encanta este producto, es excelente!" | |
| example_title: "Ejemplo positivo" | |
| - text: "No estoy seguro si me gusta o no." | |
| example_title: "Ejemplo neutro" | |
| - text: "Este servicio es terrible, nunca lo recomendaría." | |
| example_title: "Ejemplo negativo" | |
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