(P) Bert-Emotion: modèle de transformateur léger (~ 20 Mo) pour la détection des émotions en temps réel

Salut tout le monde,

Je partage Bert-Emotionun modèle de transformateur compact et efficace affiné pour la classification des émotions à texte court. Il prend en charge 13 émotions distinctes comme le bonheur, la tristesse, la colère et l’amour.

Détails clés:

• Architecture: 4 couches Bert avec des têtes d’attention de taille 128 et 4 cachée
• Taille: ~ 20 Mo (quantifié), adapté aux appareils mobiles, IoT et Edge
• Paramètres: ~ 6 millions
• Conçu pour une inférence hors ligne en temps réel avec une faible latence
• Autorisé sous Apache-2.0, gratuit pour une utilisation personnelle et commerciale

Le modèle a été téléchargé 11 900 fois le mois dernierreflétant un intérêt actif pour la PNL légère pour la détection des émotions.

Cas d’utilisation Incluez la surveillance de la santé mentale, l’analyse des sentiments des médias sociaux, l’analyse des tonalités du chatbot et les réponses intelligentes sur les appareils contraints des ressources.

Le modèle et les détails sont disponibles ici:
https://huggingface.co/boltuix/bert-emotion

Je salue tous les commentaires ou questions!

Pour ceux qui sont intéressés, Le code source complet et l’ensemble de données sont disponibles Dans une procédure détaillée sur YouTube.