readme: ---
  language: fr
  tags: 
  - sentiments
  - text-classification
  - flaubert 
  - french
  - flaubert-large
  ---
  
  # Modèle de détection de 4 sentiments avec FlauBERT (mixed, negative, objective, positive) 
  
  ### Comment l'utiliser ?
  
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
  from transformers import pipeline
  
  loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('flaubert/flaubert_large_cased')
  loaded_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("DemangeJeremy/4-sentiments-with-flaubert")
  
  nlp = pipeline('sentiment-analysis', model=loaded_model, tokenizer=loaded_tokenizer)
  
  print(nlp("Je suis plutôt confiant."))
  ```
  
  ```
  [{'label': 'OBJECTIVE', 'score': 0.3320835530757904}]
  ```
  
  ## Résultats de l'évaluation du modèle
  
  | Epoch | Validation Loss | Samples Per Second |
  |:------:|:--------------:|:------------------:|
  |     1 |        2.219246 |          49.476000 |
  |     2 |        1.883753 |          47.259000 |
  |     3 |        1.747969 |          44.957000 |
  |     4 |        1.695606 |          43.872000 |
  |     5 |        1.641470 |          45.726000 |
  
  
  ## Citation
  
  Pour toute utilisation de ce modèle, merci d'utiliser cette citation : 
  
  > Jérémy Demange, Four sentiments with FlauBERT, (2021), Hugging Face repository, <https://huggingface.co/DemangeJeremy/4-sentiments-with-flaubert>
  