metadata

language:
  - es
license: mit
tags:
  - text-classification
  - sentiment-analysis
  - reviews
  - distilbert
  - spanish
datasets:
  - amazon_reviews_multi
metrics:
  - accuracy
  - f1
  - precision
  - recall
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  - name: distilbert-review_classification
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Clasificación de reseñas (5 clases)
        dataset:
          name: amazon_reviews_multi (español)
          type: amazon_reviews_multi
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            value: 0.58158
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widget:
  - text: >-
      Este producto es increíble, funciona perfectamente y el precio es
      excelente.
  - text: >-
      La calidad del producto deja mucho que desear y llegó con un retraso
      considerable.

distilbert-review_classification

Este modelo es una variante de DistilBERT entrenada para la clasificación de reseñas de Amazon en español. Está basado en distilbert-base-multilingual y ha sido afinado para predecir calificaciones de estrellas (1-5) a partir del texto de la reseña.

Modelo

Arquitectura base: DistilBERT (distilbert-base-multilingual)
Tarea: Clasificación de texto (5 clases)
Idioma: Español
Caso de uso: Análisis de sentimiento y clasificación de reseñas

Rendimiento

El modelo fue evaluado en un conjunto de datos balanceado con 1000 muestras para cada clase (calificación de 1 a 5 estrellas):

Métrica	Valor
Exactitud (Accuracy)	0.5808
F1 Score (macro promedio)	0.58158
Precisión (macro promedio)	0.58303
Recall (macro promedio)	0.5808

Rendimiento por clase

Clase	Precisión	Recall	F1 Score	Soporte
1 ⭐	0.72069	0.707	0.71378	1000
2 ⭐	0.50409	0.554	0.52787	1000
3 ⭐	0.48916	0.474	0.48146	1000
4 ⭐	0.51613	0.512	0.51406	1000
5 ⭐	0.68509	0.657	0.67075	1000

Detalles de entrenamiento

Epochs: 1
Pasos de entrenamiento: 50,000
Tiempo de entrenamiento: ~8.2 horas (29,486 segundos)
Loss final: 0.9721

Uso

from transformers import pipeline

# Crear el pipeline de clasificación
clasificador = pipeline(
    "text-classification",
    model="polodealvarado/distilbert-review_classification",
    tokenizer="polodealvarado/distilbert-review_classification",
    top_k=1,  # Solo la clase más probable
)

# Texto de entrada
texto = "Este producto superó mis expectativas, lo recomiendo totalmente."

# Realizar predicción
output = clasificador(texto)

# Extraer la clase predicha (por ejemplo, 'LABEL_0', 'LABEL_1', ...)
etiqueta = output[0][0]["label"]
indice = int(etiqueta.replace("LABEL_", ""))  # 'LABEL_0' → 0
estrellas_predichas = indice + 1

print(f"Predicción: {estrellas_predichas} estrellas")

Limitaciones

El modelo fue entrenado con datos de reseñas de Amazon, por lo que puede tener un rendimiento reducido en otros dominios.
El rendimiento es más alto para reseñas claramente positivas (5 estrellas) o claramente negativas (1 estrella), mientras que las clasificaciones intermedias (2-4 estrellas) muestran un rendimiento más modesto.