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language: |
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- en |
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library_name: pytorch |
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metrics: |
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- satisfaction |
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- culture organisationnelle |
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- leadership |
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- conditions de travail |
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tags: |
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- sentiment-analysis |
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widget: |
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- text: "My work is recognized by my superiors and I would even say that I feel like I have more recognition since we are on telework." |
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example_title: "Exemple leadership" |
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- text: "For Working conditions and wages in particular." |
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example_title: "Exemple conditions de travail" |
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- text: "A climate of overperformance is in place in the company." |
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example_title: "Exemple culture organisationnelle" |
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- text: "With regard to telework, I look forward to setting up the hybrid week, so 2 3 days at home and at the office." |
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example_title: "Exemple satisfaction" |
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Ce modèle est développé pour KARA. |
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Ce modèle est : |
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- Un outil de classification thématique des commentaires RH |
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- Entrainé pour être utilisé en ANGLAIS (les commentaires doivent êtres traduits) |
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- Spécialisé pour des commentaires entre 10 et 512 charactères |
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Ce modèle n'est pas : |
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- Utilisable pour détecter un discours haineux ou bien une lettre de suicide |
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Étiquettes : |
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- Label_0 = Satisfaction |
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- Label_1 = Culture Organisationnelle |
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- Label_2 = Leadership |
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- Label_3 = Conditions de travail |
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version 0.0.1 |
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Performances sur le jeux de données du HRM : 84.3% de précision |
