File size: 1,587 Bytes
746b581 ec4c84b 746b581 ec4c84b 746b581 ec4c84b 746b581 ec4c84b 746b581 ec4c84b 746b581 ec4c84b 827ad18 746b581 ec4c84b 746b581 ec4c84b 746b581 ec4c84b 746b581 ec4c84b |
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 |
---
license: mit
language:
- ru
pipeline_tag: text-classification
tags:
- sentiment-analysis
- multi-class-classification
- sentiment analysis
- rubert
- sentiment
- bert
- tiny
- russian
- multiclass
- classification
---
This is [seara/rubert-tiny2-russian-sentiment](https://huggingface.co/seara/rubert-tiny2-russian-sentiment) model fine-tuned for __sentiment classification__ of short __Russian__ economic posts from Telegram channels.
---
The task is a __multi-class classification__ with the following labels:
```yaml
0: neutral
1: positive
2: negative
```
## Usage
```python
from transformers import pipeline
model = pipeline(model="mxlcw/rubert-tiny2-russian-economic-sentiment")
model("""Сбер зафиксировал рост прибыли на 40% в декабре.
Если банк сохранит эту динамику, то бумаги могут легко превзойти текущий таргет — 12%.
Это довольно консервативный таргет, который бумаги могут легко превзойти,
если Сбер покажет прибыль выше уровня 2021 года. В этом году Сбер может
возобновить дивиденды, что может дать дополнительный импульс бумагам банка.""")
```
## Dataset
This model was trained on the following dataset:
- Telegram Financial Sentiment (ru)
An overview of the training data can be found [here](https://www.kaggle.com/datasets/mikezz11/telegram-financial-sentiment-ru). |