LABEL_0 LABEL_1 LABEL_2 LABEL_3
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language:
- en  
library_name: pytorch
metrics:
- satisfaction
- culture organisationnelle
- leadership
- conditions de travail
tags:
- sentiment-analysis
widget:
- 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."
  example_title: "Exemple leadership"
- text: "For Working conditions and wages in particular."
  example_title: "Exemple conditions de travail"
- text: "A climate of overperformance is in place in the company."
  example_title: "Exemple culture organisationnelle"
- text: "With regard to telework, I look forward to setting up the hybrid week, so 2 3 days at home and at the office."
  example_title: "Exemple satisfaction"
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Ce modèle est développé pour KARA.

Ce modèle est :
  - Un outil de classification thématique des commentaires RH
  - Entrainé pour être utilisé en ANGLAIS (les commentaires doivent êtres traduits)
  - Spécialisé pour des commentaires entre 10 et 512 charactères
  
Ce modèle n'est pas : 
  - Utilisable pour détecter un discours haineux ou bien une lettre de suicide
  
Étiquettes : 
  - Label_0 = Satisfaction
  - Label_1 =  Culture Organisationnelle
  - Label_2 = Leadership
  - Label_3 = Conditions de travail
  

version 0.0.1

Performances sur le jeux de données du HRM : 84.3% de précision