---
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).