--- license: mit language: - es metrics: - accuracy: 76% - F1-score: 72% base_model: - pysentimiento/robertuito-base-uncased pipeline_tag: text-classification --- # 📌 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) --- # 📌 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)