Repository: https://github.com/pysentimiento/pysentimiento/ Model trained for polarity detection in Portuguese. Base model is BERTabaporu, a RoBERTa model trained in Portuguese tweets. Use it directly with pysentimiento

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pysentimiento

**PAPER** Github Repository [](https://colab.research.google.com/drive/1WcubR0kbqT289XupSnN5-STe7HafyKpf#scrollTo=SF-n4IdjnoYk) *RoBERTuito* is a pre-trained language model for user-generated content in Spanish, trained following RoBERTa guidelines on 500 million tweets. *RoBERTuito* comes in 3 flavors: cased, uncased, and uncased+deaccented. We tested *RoBERTuito* on a benchmark of tasks involving user-generated text in Spanish. It outperforms other pre-trained language models for this language such as *BETO*, *BERTin* and *RoBERTa-BNE*. The 4 tasks selected for evaluation were: Hate Speech Detection (using SemEval 2019 Task 5, HatEval dataset), Sentiment and Emotion Analysis (using TASS 2020 datasets), and Irony detection (using IrosVa 2019 dataset).

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pysentimiento

Repository: https://github.com/pysentimiento/pysentimiento/ Model trained with TASS 2020 Task 2 corpus for Emotion detection in Spanish. Base model is RoBERTuito, a RoBERTa model trained in Spanish tweets. Results for the four tasks evaluated in `pysentimiento`. Results are expressed as Macro F1 scores

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pysentimiento

Model trained with SemEval 2019 Task 5: HatEval (SubTask B) corpus for Hate Speech detection in Spanish. Base model is RoBERTuito, a RoBERTa model trained in Spanish tweets. Note that for Hate Speech, these are the results for Semeval 2019, Task 5 Subtask B (HS+TR+AG detection)

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robertuito-irony

pysentimiento

Model trained with IRosVA 2019 dataset for irony detection. Base model is RoBERTuito, a RoBERTa model trained in Spanish tweets. Note that for Hate Speech, these are the results for Semeval 2019, Task 5 Subtask B (HS+TR+AG detection)

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pysentimiento

基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。

基本情報を収録・詳細は順次追加

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pysentimiento

Repository: https://github.com/pysentimiento/pysentimiento/ Model trained with TASS 2020 corpus (around ~5k tweets) of several dialects of Spanish. Base model is RoBERTuito, a RoBERTa model trained in Spanish tweets. Use it directly with pysentimiento

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COST EXPLORER

モデル選びに、費用の視点も。

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月間トークン数を調整してAPI費用を比較。

月間入力トークン 10 M月間出力トークン 2 M1 M = 100万トークン・米ドル
同一チャネルの基本テキスト料金を比較

収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

MODEL HANDBOOK

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選び方とよくある質問

API料金はどう比較しますか？+

入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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