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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robertuito-base-uncased

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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填空与掩码

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robertuito-emotion-analysis

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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robertuito-hate-speech

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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robertuito-ner

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。

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robertuito-sentiment-analysis

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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文本分析

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

每月输入 Token 10 M每月输出 Token 2 M1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题

API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

找到适合你的 AI 模型。

探索 AI 模型 14

bert-it-emotion

bert-it-hate-speech

bert-it-sentiment

bert-pt-emotion

bertabaporu-pt-hate-speech

bertweet-hate-speech

bertweet-irony

bertweet-pt-sentiment

robertuito-base-uncased

robertuito-emotion-analysis

robertuito-hate-speech

robertuito-irony

robertuito-ner

robertuito-sentiment-analysis

暂未找到匹配模型

好模型，也要算好成本。

读懂模型，再做选择

资讯看趋势，工具提效率，模型筑可能。