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license: mit
language:
- es
metrics:
- accuracy: 76%
- F1-score: 72%

base_model:
- pysentimiento/robertuito-base-uncased
pipeline_tag: text-classification
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# 📌 Modelo de Clasificación de Tweets Políticos en España 🇪🇸

Este modelo ha sido desarrollado para clasificar tweets en cinco categorías políticas en España: **Partido Popular (PP), Partido Socialista Obrero Español (PSOE), Ciudadanos, Podemos y Vox**. Su propósito es facilitar el análisis del discurso político en redes sociales, permitiendo identificar tendencias y la propagación de mensajes políticos.

## 📊 Métricas
- **Precisión (Accuracy):** 76%
- **F1-score:** 72%

## 🔍 Modelo Base
Este modelo está basado en **RoBERTuito** (`pysentimiento/robertuito-base-uncased`), una versión de RoBERTa adaptada al español, especialmente entrenada para procesar texto en redes sociales.

## 🚀 Uso del Modelo

### 1️⃣ Instalación de dependencias
Si no tienes `transformers` y `torch`, instálalos con:
```bash
pip install transformers torch
```

### 2️⃣ Cargar el modelo en Python
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

# Cargar modelo
modelo = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Marxx01/PoliBERTuito")

# Cargar tokenizer (RoBERTuito)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("pysentimiento/robertuito-base-uncased")

# Ejemplo de uso con un tweet
tweet = "Este gobierno está haciendo un gran trabajo."
inputs = tokenizer(tweet, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)

# Hacer predicción
outputs = modelo(**inputs)
logits = outputs.logits
prediccion = logits.argmax().item()

print(f"Clase predicha: {prediccion}")
```

### 📎 Clases del Modelo
El modelo asigna cada tweet a una de las siguientes categorías:
- `0` → Partido Popular (PP)
- `1` → Partido Socialista Obrero Español (PSOE)
- `2` → Ciudadanos
- `3` → Podemos
- `4` → Vox

## 🌍 Proyecto Completo
Puedes acceder al proyecto completo en mi GitHub: [Political Tweets Classification](https://github.com/Marxx01/Political_tweets_classification/tree/main)

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# 📌 Spanish Political Tweet Classification Model 🇪🇸

This model has been developed to classify tweets into five political categories in Spain: **Partido Popular (PP), Partido Socialista Obrero Español (PSOE), Ciudadanos, Podemos, and Vox**. It aims to facilitate the analysis of political discourse on social media, helping to identify trends and the spread of political messages.

## 📊 Metrics
- **Accuracy:** 76%
- **F1-score:** 72%

## 🔍 Base Model
This model is based on **RoBERTuito** (`pysentimiento/robertuito-base-uncased`), a Spanish version of RoBERTa adapted for social media text processing.

## 🚀 How to Use the Model

### 1️⃣ Install Dependencies
If you don’t have `transformers` and `torch`, install them with:
```bash
pip install transformers torch
```

### 2️⃣ Load the Model in Python
```python
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

# Load model
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Marxx01/PoliBERTuito")

# Load tokenizer (RoBERTuito)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("pysentimiento/robertuito-base-uncased")

# Example usage with a tweet
tweet = "Este gobierno está haciendo un gran trabajo."
inputs = tokenizer(tweet, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)

# Make prediction
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
prediction = logits.argmax().item()

print(f"Predicted class: {prediction}")
```

### 📎 Model Classes
The model assigns each tweet to one of the following categories:
- `0` → Partido Popular (PP)
- `1` → Partido Socialista Obrero Español (PSOE)
- `2` → Ciudadanos
- `3` → Podemos
- `4` → Vox

## 🌍 Full Project
You can access the full project on my GitHub: [Political Tweets Classification](https://github.com/Marxx01/Political_tweets_classification/tree/main)