metadata
language: fr
license: mit
tags:
- nlp
- text-classification
- sentiment-analysis
- french
base_model: asi/gpt-fr-cased-small
datasets:
- allocine
model_name: gpt-fr-sentiment-classifier
widget:
- text: Ce film est une véritable réussite !
metrics:
- accuracy
GPT-FR – Classifieur de sentiment (Allociné)
Modèle binaire positif / négatif affiné sur le jeu de données
Allociné (160 000 critiques de films en français).
La tête de classification repose sur le GPT-2 francophone
asi/gpt-fr-cased-small.
| Valeur | |
|---|---|
| Base | asi/gpt-fr-cased-small |
| Dataset | Allociné (train 160 k / val 20 k) |
| Max seq length | 128 |
| Batch size | 8 |
| Époques | 2 |
| Accuracy (val) | 94 % |
Exemple d’utilisation
from transformers import pipeline
sentiment = pipeline(
"text-classification",
model="mkd13mkd/gpt-fr-sentiment-classifier",
tokenizer="asi/gpt-fr-cased-small"
)
print(sentiment("Ce film est une véritable réussite !"))
# [{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.97}] → LABEL_1 = positif