readme: ---
  language:
  - es
  tags:
  - spanish
  - sentiment
  datasets:
  - muchocine
  widget:
  - "Increíble pelicula. ¡Altamente recomendado!"
  - "Extremadamente malo. Baja calidad"
  ---
  
  <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
  should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
  
  # electricidad-base-muchocine-finetuned
  
  This model fine-tunes [mrm8488/electricidad-base-discriminator](https://huggingface.co/mrm8488/electricidad-base-discriminator) on [muchocine](https://huggingface.co/datasets/muchocine) dataset for sentiment classification to predict *star_rating*.
  
  
  ### How to use
  The model can be used directly with the HuggingFace `pipeline`.
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("shahp7575/gpt2-horoscopes")
  model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("shahp7575/gpt2-horoscopes")
  ```
  
  ### Examples
  
  ```python
  from transformers import pipeline
  clf = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
  
  clf('Esta película es una joya. Todo fue perfecto: historia, casting, dirección. Me encantó el clímax.')
  >>> [{'label': '5', 'score': 0.9658033847808838}]
  
  clf("La historia y el casting fueron geniales.")
  >>> [{'label': '4', 'score': 0.6666394472122192}]
  
  clf("Me gustó pero podría ser mejor.")
  >>> [{'label': '3', 'score': 0.7013391852378845}]
  
  clf("dinero tirado en esta pelicula")
  >>> [{'label': '2', 'score': 0.7564149498939514}]
  
  clf("esta película es una película absolutamente repugnante. odio todo al respecto. gastó tanto dinero.")
  >>> [{'label': '1', 'score': 0.3040296733379364}]
  
  ```
  