🧠 EduBERTin — Modelo de Análisis de Sentimiento para Comentarios Docentes

EduBERTin es un modelo basado en la arquitectura RoBERTa y fine-tuned específicamente para clasificar comentarios de estudiantes sobre docentes en idioma español.

🧩 Descripción

El modelo fue entrenado con más de 6,000 comentarios reales de estudiantes, recogidos y anotados manualmente, y está diseñado para detectar el sentimiento general de un comentario hacia un docente.

Las posibles clases que puede predecir son:

• positivo
• neutro
• negativo

Está basado en una variante preentrenada de RoBERTa adaptada al español y ha sido ajustado cuidadosamente para tareas educativas.

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📊 Métricas de Evaluación

Evaluado sobre un conjunto de validación anotado a mano:

Clase	Precision	Recall	F1-score
Negativo	0.9658	0.9150	0.9397
Neutro	0.8221	0.9094	0.8636
Positivo	0.9730	0.9529	0.9629

Accuracy total: 93.56%

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🚀 Cómo usar

Puedes cargar el modelo directamente desde Hugging Face usando transformers:

from transformers import pipeline

analyzer = pipeline(
    "text-classification", 
    model="UnPier73/EduBERTin", 
    tokenizer="UnPier73/EduBERTin"
)

resultado = analyzer("El profesor fue claro y paciente. Muy recomendable.")
print(resultado)