Датасет · cardiffnlp
Бенчмарк классификации твитов
cardiffnlp/tweet_eval
Семь задач классификации твитов: ирония, ненависть, оскорбления, stance, эмодзи, эмоции и сентимент.
Что внутри
Англоязычный набор твитов, объединённый в единый бенчмарк из семи задач мультиклассовой классификации. Все задачи имеют одинаковый формат и фиксированные train/validation/test-сплиты. Размер — 100 тыс.–1 млн примеров.
Что можно сделать
- Оценка моделей классификации твитов
- Дообучение BERT/RoBERTa для сентимента
- Сравнение на едином бенчмарке
- Задачи
- Классификация текста
- Языки
- Английский
- Размер
- 100K–1M записей
- Скачиваний за месяц
- 33,9 тыс.
- Лайков
- 164
Модели, обученные на нём
- mradermacher/elythros-decider-1.7b-GGUFZero-shot классификация 871
- littlemex/prismyra-decision-35b-a3b-fp8Классификация текста 470
- WhyZosa/llm-course-hw3-doraГенерация текста 463
- mradermacher/NanoTitan-NLI-GGUFКлассификация текста 421
- littlemex/prismyra-decision-qwen3.6-35b-a3b-fp8-36lКлассификация текста 324
- im-shashank-bhardwaj/Qwen2.5-0.5B-Distilled-EmotionГенерация текста 324
- WhyZosa/llm-course-hw3-loraГенерация текста 288
- littlemex/prismyra-decision-qwen3.6-35b-a3b-nvfp4-36lКлассификация текста 247
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("cardiffnlp/tweet_eval")