|
--- |
|
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). |
