Downloads · 30 days
5
7% of all-time downloads
DevOB/modelo-robertuito-nivelDeRiesgo5
modelo-robertuito-nivelDeRiesgo5 is a text classification model from DevOB. Use it when you need a label for a piece of text. The card lists the license as apache-2.0.
Este es un modelo de clasificación de texto en español basado en RoBERTuito, fine-tuneado para la tarea de detección y clasificación de nivel de riesgo en textos en español para la evaluación docente de la Universidad…
Downloads · 30 days
5
7% of all-time downloads
All-time downloads
67
Public
Parameters
109M
435 MB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors435 MB · 100%
From the Hugging Face model README
Este es un modelo de clasificación de texto en español basado en RoBERTuito, fine-tuneado para la tarea de detección y clasificación de nivel de riesgo en textos en español para la evaluación docente de la Universidad Francisco de Paula Santander.
El modelo clasifica textos en 3 niveles de riesgo, permitiendo identificar de manera automatizada el grado de riesgo presente en un contenido textual.
pysentimiento/robertuito-base-uncasedfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
# Cargar modelo y tokenizer
model_name = "DevOB/modelo-robertuito-nivelDeRiesgo5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
# Texto de ejemplo
texto = "El profesor no tuvo métricas de evaluación durante todo el semestre."
# Tokenizar y predecir
inputs = tokenizer(texto, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=128)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
prediccion = torch.argmax(logits, dim=-1).item()
print(f"Nivel de riesgo predicho: {prediccion}")
from transformers import pipeline
classifier = pipeline(
"text-classification",
model="DevOB/modelo-robertuito-nivelDeRiesgo5"
)
resultado = classifier("Texto a analizar aquí")
print(resultado)