Датасет · stanfordnlp
Корпус тональности SST-2
stanfordnlp/sst2
11 855 предложений из кинорецензий с метками тональности для классификации и анализа состава.
Что внутри
SST-2 — корпус с полностью размеченными деревьями разбора для анализа тональности. Он основан на данных Pang and Lee (2005): 11 855 отдельных предложений из кинорецензий, разобранных Stanford parser. В деревьях 215 154 уникальные фразы.
Что можно сделать
- Обучить классификатор тональности
- Дообучить BERT или RoBERTa для SST-2
- Сравнить модели на бенчмарке
- Задачи
- Классификация текста
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 57,4 тыс.
- Лайков
- 179
Модели, обученные на нём
- mradermacher/elythros-decider-1.7b-GGUFZero-shot классификация 871
- mradermacher/elythros-decider-0.6b-GGUFZero-shot классификация 745
- q-project/N-Q-26M-JEVКлассификация текста 130
- whittleOrg/Whittle-Reflex-25B-A3BZero-shot классификация 120
- alexander-sh/mDeBERTa-v3-multi-sent 111
- Ternarycore/ternarycore-sst2-studentГенерация текста 99
- mavinsao/bert-sst2-sentimentКлассификация текста 84
- Elythros/elythros-decider-4b-expКлассификация текста 72
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("stanfordnlp/sst2")