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xlmroberta-tass-sentimientos
YoliGuadir/xlmroberta-tass-sentimientos
xlmroberta-tass-sentimientos is a text classification model from YoliGuadir. Use it when you need a label for a piece of text.
XLM-RoBERTa-large fine-tuneado sobre TASS para clasificar sentimientos en espanol. Clases: N (Negativo), NEU (Neutro), P (Positivo).
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At a glance
- Task
- Text Classification
- Model type
- xlm-roberta
- Access
- Public
- Created
- Jun 28, 2026
- Updated
- Jun 29, 2026
- SHA
- c2260a73
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XLM-RoBERTa-large + TASS — Clasificacion de Sentimientos en Espanol
Descripcion
XLM-RoBERTa-large fine-tuneado sobre TASS para clasificar sentimientos en espanol. Clases: N (Negativo), NEU (Neutro), P (Positivo).
Baseline de referencia
- BETO sobre TASS: 0.6400 F1-Macro
- Mejor resultado XLM-RoBERTa: 0.6838 (batch=8)
Metricas de desempeno
| Batch | Epocas | F1-Macro | F1-Weighted | Accuracy | Supera 64% |
|---|---|---|---|---|---|
| 8 | 6 | 0.6773 | 0.68 | 0.68 | SI |
| 16 | 6 | 0.6838 | 0.69 | 0.69 | SI |
| 32 | 0 | 0.6659 | 0.67 | 0.67 | SI |
Mejor modelo: batch=8 F1-Macro=0.6838
Matriz de Confusion
Uso del modelo
from transformers import pipeline
clf = pipeline("text-classification", model="YoliGuadir/xlmroberta-tass-sentimientos")
clf("Me siento muy feliz hoy, fue un dia increible")
Configuracion
- Modelo base: xlm-roberta-large
- Dataset: TASS (Twitter Sentiment Analysis)
- Train: 4085 muestras | Test: 2443 muestras
- Plataforma: Kaggle T4 x2
- Epocas: 6
- Learning rate: 1e-5
- fp16: True
Maestria CODING - Universidad del Valle
Taller Final PLN - Gran Idea 2: Clasificacion de texto y NER
- Task
- Text Classification
- Type
- xlm-roberta
- Languages
- es
- Created
- Jun 28, 2026
- Updated
- Jun 29, 2026