S7-sentiment-rubert-20260809

S7 Airlines Sentiment — rubert-base-cased

Модель тональности для темы S7 Airlines.

• Базовая модель: DeepPavlov/rubert-base-cased
• Задача: Target-Based Sentiment Analysis (TBSA)
• Таргет: S7 Airlines
• Формат входа: [CLS] S7 Airlines [SEP] текст [SEP]
• Классы: -1 (негатив), 0 (нейтрал), +1 (позитив)
• Датасет: S7_enriched.jsonl
• Best Macro F1: 0.8155 (epoch 6)
• Обучена: 2026-08-09

Инференс

import json, torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from torch import nn

LABEL_MAP = {0: -1, 1: 0, 2: 1}  # index → tone

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DanielNRU/S7-sentiment-rubert-20260809")
# model = RuBERTSentimentClassifier("DeepPavlov/rubert-base-cased")
# model.load_state_dict(torch.load("best_pytorch_model.bin", map_location="cpu"))
model.eval()

text = "Задержали рейс на 3 часа без предупреждения"
enc  = tokenizer(
    "S7 Airlines",
    text,
    max_length=512,
    truncation=True,
    padding="max_length",
    return_tensors="pt",
)
with torch.no_grad():
    logits = model(enc["input_ids"], enc["attention_mask"])
    label  = logits.argmax(-1).item()
print("Тональность:", LABEL_MAP[label])  # -1 / 0 / +1