Upload 20 files

.gitattributes

@@ -34,3 +34,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/ru-go-emotions-raw.csv filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Dstasets/ru-go-emotions-raw.csv filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

Dstasets/Emotions_detected.csv

@@ -0,0 +1,236 @@
+text,true emotions,predict emotions,correctly Identified,incorrectly Identified,undefined
+Ты сделал отличный выбор!, admiration approval,admiration approval,admiration approval,None,
+Как же это забавно!, amusement joy,amusement joy,amusement joy,None,
+"Не могу поверить, что ты так поступил.", disapproval disappointment anger,surprise,None,surprise, disappointment disapproval anger
+Эта ситуация выводит меня из себя!, annoyance anger,neutral disappointment,None,neutral disappointment, annoyance anger
+Я всегда готов тебе помочь., love caring,neutral caring approval,caring,neutral approval, love
+"Не понимаю, как это работает.", curiosity confusion,neutral confusion,confusion,neutral, curiosity
+"Интересно, что произойдет дальше?", curiosity optimism,curiosity surprise,curiosity,surprise, optimism
+Я так хочу пойти на этот концерт., excitement desire,desire,desire,None, excitement
+"Не могу поверить, что это случилось.", sadness disappointment,surprise,None,surprise, sadness disappointment
+Тебе не стоило так делать., disapproval remorse,neutral disapproval,disapproval,neutral, remorse
+Меня тошнит от этой еды., disgust anger,sadness,None,sadness, disgust anger
+Какой позор!, embarrassment sadness,embarrassment,embarrassment,None, sadness
+Это невероятно захватывающе!, joy admiration excitement,excitement,excitement,None, joy admiration
+Я боюсь потерять тебя., fear sadness,fear,fear,None, sadness
+Спасибо тебе огромное за помощь., admiration gratitude,gratitude,gratitude,None, admiration
+Мне так грустно из-за этого., grief sadness,sadness,sadness,None, grief
+Как же я рад видеть тебя!, joy love,joy excitement,joy,excitement, love
+Я люблю тебя больше всего на свете., admiration love,love,love,None, admiration
+Почему у меня трясутся руки перед выступлением?, embarrassment fear nervousness,curiosity,None,curiosity, embarrassment fear nervousness
+"Все получится, я в этом уверен.", pride optimism,optimism approval,optimism,approval, pride
+Я горжусь своей командой., admiration pride,admiration pride,admiration pride,None,
+Теперь все стало ясно., relief realization,neutral approval,None,neutral approval, realization relief
+Наконец-то это закончилось., relief,joy,None,joy, relief
+"Жаль, что я так поступил.", embarrassment sadness remorse,remorse sadness,remorse sadness,None, embarrassment
+"Мне очень грустно, что так вышло.", grief sadness,sadness,sadness,None, grief
+Это совершенно неожиданно!, surprise curiosity,surprise,surprise,None, curiosity
+"Мне все равно, что ты думаешь.", neutral,neutral anger,neutral,anger,
+Я восхищаюсь твоей настойчивостью., admiration pride,admiration,admiration,None, pride
+Как же весело было на этой вечеринке!, amusement joy,amusement joy excitement,amusement joy,excitement,
+Это несправедливо! Я так зол., disappointment anger,annoyance disapproval anger,anger,annoyance disapproval, disappointment
+Опять этот шум! Сколько можно?, annoyance anger,neutral curiosity,None,neutral curiosity, annoyance anger
+"Ты такой заботливый, спасибо.", gratitude caring,gratitude caring,gratitude caring,None,
+"Не понимаю, зачем ты это сделал.", confusion disapproval,neutral confusion,confusion,neutral, disapproval
+"Интересно, почему он так сказал?", curiosity confusion,curiosity surprise,curiosity,surprise, confusion
+Мне так хочется попробовать этот десерт., desire,desire,desire,None,
+"Жаль, что мы опоздали на поезд.", sadness disappointment,disappointment,disappointment,None, sadness
+"Я думал, что ты поступишь иначе.", disappointment disapproval,neutral,None,neutral, disapproval disappointment
+Это отвратительно! Как ты можешь это есть?, disgust anger,curiosity disgust,disgust,curiosity, anger
+Как же неловко получилось на встрече., embarrassment sadness,embarrassment,embarrassment,None, sadness
+Я так взволнован перед поездкой!, excitement optimism,joy excitement,excitement,joy, optimism
+Мне страшно заходить в темную комнату., fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+От всего сердца спасибо за помощь., admiration gratitude,gratitude,gratitude,None, admiration
+Я не могу справиться с этой потерей., grief sadness,disapproval disappointment,None,disappointment disapproval, grief sadness
+Такое счастье быть здесь с тобой., joy love gratitude,joy neutral,joy,neutral, love gratitude
+Моя любовь к тебе не имеет границ., admiration love,love,love,None, admiration
+Я нервничаю перед этим экзаменом., fear nervousness,fear nervousness,fear nervousness,None,
+У нас есть все шансы на победу., pride optimism,optimism,optimism,None, pride
+Я горжусь своими достижениями., pride realization,admiration pride,pride,admiration, realization
+"Теперь я понял, где была ошибка.", relief realization,neutral realization,realization,neutral, relief
+"Какое облегчение, что все закончилось.", gratitude relief,joy relief,relief,joy, gratitude
+"Мне жаль, что я обидел тебя.", sadness remorse caring,remorse sadness,remorse sadness,None, caring
+Меня переполняет грусть из-за этой утраты., grief sadness,sadness,sadness,None, grief
+Этого я точно не ожидал!, surprise excitement,neutral disapproval,None,neutral disapproval, surprise excitement
+"Все идет как обычно, ничего нового.", neutral,neutral approval,neutral,approval,
+Ты выглядишь потрясающе!, admiration love,admiration,admiration,None, love
+"Эта игра такая смешная, не могу перестать смеяться!", amusement joy,amusement,amusement,None, joy
+Как же ты мог меня предать?, sadness anger,curiosity,None,curiosity, sadness anger
+Я так устал от всего этого., annoyance sadness,neutral sadness,sadness,neutral, annoyance
+"Мне нравится, как ты заботишься о деталях.", admiration caring,love,None,love, admiration caring
+"Не понимаю, зачем все это нужно.", confusion disapproval,confusion,confusion,None, disapproval
+Почему здесь так тихо? Это странно., curiosity surprise,annoyance confusion disgust,None,annoyance confusion disgust, curiosity surprise
+Я мечтаю отправиться в путешествие., desire optimism,desire optimism,desire optimism,None,
+Как же мне обидно из-за этого провала., grief disappointment,sadness disappointment,disappointment,sadness, grief
+Это было неуместно., embarrassment disapproval,disapproval,disapproval,None, embarrassment
+Меня тошнит от одного только вида этого., fear disgust,neutral,None,neutral, fear disgust
+Эта ошибка была такой неловкой!, embarrassment remorse,embarrassment,embarrassment,None, remorse
+Это самое захватывающее событие в моей жизни!, joy pride excitement,excitement,excitement,None, joy pride
+"Я боюсь, что это плохо закончится.", fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+"Спасибо за то, что всегда поддерживаешь меня.", love gratitude,gratitude,gratitude,None, love
+Я не могу смириться с этой утратой., grief sadness,disapproval sadness disappointment,sadness,disappointment disapproval, grief
+Какая же я счастливая!, joy love,joy excitement,joy,excitement, love
+Ты моя единственная любовь., joy love admiration,love,love,None, joy admiration
+Я нервничаю перед каждым важным шагом., fear nervousness realization,fear nervousness,fear nervousness,None, realization
+"Все будет хорошо, я уверен.", joy relief optimism,optimism approval,optimism,approval, joy relief
+Мне есть чем гордиться после всего этого., pride realization,pride,pride,None, realization
+"Теперь я понял, что поступил неправильно.", remorse realization,realization,realization,None, remorse
+"Какое облегчение узнать, что все в порядке.", gratitude relief,neutral caring,None,neutral caring, gratitude relief
+Мне так стыдно за свои слова., embarrassment remorse,embarrassment,embarrassment,None, remorse
+Сложно выразить всю эту грусть словами., grief sadness,sadness disappointment,sadness,disappointment, grief
+"Никогда бы не подумал, что такое возможно!", surprise excitement curiosity,neutral,None,neutral, surprise excitement curiosity
+"Все идет как обычно, без изменений.", neutral,neutral approval,neutral,approval,
+Ты вдохновляешь меня своим трудом., admiration pride,admiration,admiration,None, pride
+Я не могу перестать смеяться над этой шуткой!, amusement joy,amusement,amusement,None, joy
+Как ты мог так поступить? Я в ярости., disappointment anger,annoyance curiosity anger,anger,annoyance curiosity, disappointment
+Эти задержки так раздражают!, annoyance anger,annoyance anger,annoyance anger,None,
+"Я всегда здесь, если тебе понадобится помощь.", love caring,neutral caring,caring,neutral, love
+"Это так странно, я ничего не понимаю.", surprise confusion,,None,None, surprise confusion
+"Интересно, что будет, если мы попробуем иначе.", curiosity optimism,neutral curiosity,curiosity,neutral, optimism
+Мне так хочется съездить на море., desire,desire,desire,None,
+"Я разочарован, что мы не успели.", sadness disappointment,sadness disappointment,sadness disappointment,None,
+Это было совершенно недопустимо., disapproval anger,neutral disapproval,disapproval,neutral, anger
+Мне становится плохо от одной только мысли об этом., fear disgust,sadness disappointment,None,sadness disappointment, fear disgust
+"Ситуация была очень неловкой, но я справился.", embarrassment relief,remorse embarrassment,embarrassment,remorse, relief
+"Я чувствую прилив энергии, когда думаю об этом!", excitement optimism,neutral excitement,excitement,neutral, optimism
+"Я боюсь, что у нас мало времени.", fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+Я никогда не забуду твою доброту. Спасибо., admiration gratitude,gratitude,gratitude,None, admiration
+Мне так тяжело после этой утраты., grief sadness,sadness,sadness,None, grief
+Как же хорошо снова быть вместе!, joy love,joy,joy,None, love
+Ты для меня самое дорогое в жизни., admiration love,admiration,admiration,None, love
+Мои ладони потеют перед началом., fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+"Мы точно сможем достичь цели, я уверен!", pride optimism,optimism approval,optimism,approval, pride
+"Я горд тем, чего мы достигли.", admiration pride,neutral,None,neutral, admiration pride
+Теперь все стало на свои места., relief realization,neutral,None,neutral, realization relief
+"Какое облегчение, что все получилось.", relief,joy neutral relief,relief,joy neutral,
+"Мне так жаль, что я не оправдал твоих ожиданий.", sadness remorse,remorse sadness,remorse sadness,None,
+Я чувствую глубокую печаль из-за этой потери., grief sadness,sadness,sadness,None, grief
+Это было совершенно неожиданно!, surprise excitement,surprise,surprise,None, excitement
+"Ничего особенного, просто обычный день.", neutral,neutral,neutral,None,
+"Ты всегда знаешь, как поднять настроение.", admiration caring,neutral,None,neutral, admiration caring
+Эта шутка была просто блестящей!, amusement pride,amusement admiration,amusement,admiration, pride
+"Я не могу поверить, что ты так поступил со мной.", sadness anger,surprise,None,surprise, sadness anger
+Почему это продолжается? Это ужасно раздражает!, annoyance disappointment,annoyance disgust,annoyance,disgust, disappointment
+Я ценю твою заботу обо мне., gratitude caring,gratitude admiration,gratitude,admiration, caring
+"Не понимаю, как мы допустили эту ошибку.", confusion remorse,confusion,confusion,None, remorse
+Почему это происходит именно так? Мне интересно., curiosity confusion,curiosity,curiosity,None, confusion
+Я мечтаю посетить эту страну., excitement desire,desire,desire,None, excitement
+"Я разочарован результатом, но ничего не поделаешь.", disappointment realization,disappointment,disappointment,None, realization
+Тебе следовало быть внимательнее., disappointment disapproval,neutral caring,None,neutral caring, disapproval disappointment
+Это выглядит отвратительно. Я не могу это есть., disgust anger,disgust disapproval,disgust,disapproval, anger
+Моя ошибка была очень неловкой., embarrassment remorse,embarrassment,embarrassment,None, remorse
+"Я так взволнован, что наконец-то попробую это.", excitement,excitement,excitement,None,
+"Я боюсь, что меня не примут в команду.", fear sadness,fear,fear,None, sadness
+"Спасибо, ты настоящий друг.", love gratitude,gratitude,gratitude,None, love
+Мне так больно из-за потери., grief sadness,sadness disappointment,sadness,disappointment, grief
+Я счастлив просто быть рядом с тобой., joy love,joy caring,joy,caring, love
+Ты моя опора и вдохновение., admiration love pride,admiration,admiration,None, pride love
+Я нервничаю перед этим испытанием., fear nervousness,fear nervousness,fear nervousness,None,
+У нас есть все шансы на успех!, joy optimism,optimism,optimism,None, joy
+"Я горжусь, что смог завершить этот проект.", joy pride,admiration pride,pride,admiration, joy
+"Теперь я понял, почему все произошло именно так.", curiosity realization,neutral realization,realization,neutral, curiosity
+Облегчение — это самое подходящее слово для описания., gratitude relief,neutral approval,None,neutral approval, gratitude relief
+"Прости меня, я очень сожалею о своих словах.", sadness remorse,remorse sadness,remorse sadness,None,
+"Мне так грустно, что мы больше не вместе.", grief sadness,sadness,sadness,None, grief
+Такого я точно не ожидал!, surprise shock,surprise disapproval,surprise,disapproval, shock
+"Все спокойно, ничего нового.", neutral,joy approval,None,joy approval, neutral
+"Ты всегда знаешь, как вдохновить.", admiration joy,admiration neutral approval,admiration,neutral approval, joy
+"Это было так смешно, что у меня слезы на глазах.", amusement joy,amusement,amusement,None, joy
+"Ты причинил мне огромную боль, я не могу это простить.", grief anger,remorse sadness,None,remorse sadness, grief anger
+Почему я должен постоянно это терпеть?, frustration annoyance,neutral curiosity confusion,None,neutral curiosity confusion, annoyance frustration
+Твоя забота делает мой день лучше., gratitude caring,caring,caring,None, gratitude
+"Я не понимаю, зачем это вообще нужно.", confusion disapproval,confusion,confusion,None, disapproval
+"Мне интересно, что скрывается за этой дверью.", curiosity surprise,surprise,surprise,None, curiosity
+Я мечтаю об этой машине с самого детства., nostalgia desire,neutral love desire,desire,neutral love, nostalgia
+"Как же больно осознавать, что я подвел их.", disappointment remorse,sadness disappointment,disappointment,sadness, remorse
+Это было недопустимо и обидно., disapproval anger,disapproval,disapproval,None, anger
+Этот запах вызывает у меня отвращение., annoyance disgust,disgust,disgust,None, annoyance
+Та ситуация была слишком неловкой для всех нас., embarrassment regret,embarrassment,embarrassment,None, regret
+"Я просто не могу дождаться, когда это начнется!", excitement anticipation,curiosity excitement,excitement,curiosity, anticipation
+"Я боюсь, что не успею вовремя.", fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+"Спасибо за все, что ты для меня делаешь.", love gratitude,gratitude,gratitude,None, love
+Моя потеря невыносима., grief despair,neutral disappointment,None,neutral disappointment, grief despair
+"Я так рад, что ты со мной.", joy love,joy,joy,None, love
+"Ты единственный, кто делает меня счастливым.", love,joy neutral,None,joy neutral, love
+"У меня дрожь по телу, я так волнуюсь.", fear nervousness,fear nervousness,fear nervousness,None,
+"Все будет замечательно, мы справимся.", pride optimism,admiration optimism,optimism,admiration, pride
+"Я горжусь тем, что стал частью этого.", pride,admiration pride,pride,admiration,
+"Теперь я понял, как это исправить.", pride realization,neutral realization,realization,neutral, pride
+"Слава Богу, это закончилось.", relief,gratitude,None,gratitude, relief
+"Я сильно жалею о том, что сделал.", sadness remorse,remorse sadness,remorse sadness,None,
+Мне так грустно из-за всего этого., grief sadness,sadness,sadness,None, grief
+Этого я точно не ожидал — какая неожиданность!, surprise excitement,,None,None, surprise excitement
+"Ничего особенного, просто обычный разговор.", neutral,neutral,neutral,None,
+"Этот фильм такой смешной, я смеялся весь вечер!", amusement joy,amusement,amusement,None, joy
+"Это видео просто уморительное, его хочется смотреть снова и снова.", amusement curiosity excitement,desire,None,desire, amusement curiosity excitement
+Почему эти ошибки продолжаются? Это так раздражает!, annoyance disappointment anger,annoyance anger,annoyance anger,None, disappointment
+"Меня раздражает, что приходится объяснять одно и то же снова и снова.", frustration annoyance disapproval,annoyance,annoyance,None, frustration disapproval
+"Ты сделал замечательную работу, продолжай в том же духе.", admiration pride approval,admiration,admiration,None, pride approval
+"Твой подход заслуживает не только уважения, но и признания.", admiration approval,admiration caring,admiration,caring, approval
+"Я всегда готов поддержать тебя, если понадобится помощь.", love gratitude caring,optimism caring approval,caring,approval optimism, love gratitude
+"Спасибо, что заботишься обо мне и всегда рядом.", approval caring gratitude love,gratitude caring,gratitude caring,None, love approval
+"Я не понимаю, почему всё так сложно устроено.", frustration confusion,neutral confusion,confusion,neutral, frustration
+Почему это так сложно? Я ничего не понимаю., annoyance confusion disappointment,confusion,confusion,None, annoyance disappointment
+"Интересно, почему ты решил сделать именно так?", curiosity realization,curiosity surprise,curiosity,surprise, realization
+"Мне очень любопытно, как это всё работает.", curiosity confusion excitement,curiosity,curiosity,None, confusion excitement
+Я так хочу попробовать этот новый десерт!, joy curiosity desire,excitement desire,desire,excitement, joy curiosity
+Как же хочется отправиться в путешествие этим летом., excitement desire optimism,curiosity desire,desire,curiosity, excitement optimism
+"Этот запах вызывает у меня отвращение, я даже не могу дышать.", annoyance disgust anger,fear disgust,disgust,fear, annoyance anger
+Поведение этого человека вызывает искреннее отвращение., annoyance disgust disapproval,disgust,disgust,None, annoyance disapproval
+"Неожиданно увидеть тебя здесь, это так удивительно!", joy surprise,admiration surprise excitement,surprise,admiration excitement, joy
+"Как неожиданно! Никогда бы не подумал, что это возможно.", surprise excitement realization,surprise,surprise,None, excitement realization
+"Всё прошло совершенно обычно, без сюрпризов.", neutral,neutral,neutral,None,
+Сегодняшний день ничем не отличался от остальных., neutral disappointment,neutral disapproval,neutral,disapproval, disappointment
+"Этот комикс не только забавный, но и очень умный.", amusement curiosity approval,amusement admiration,amusement,admiration, curiosity approval
+"Меня просто бесит, что ты не слушаешь!", annoyance disapproval anger,annoyance anger,annoyance anger,None, disapproval
+"Я искренне рад за тебя, ты отлично справился.", joy pride approval,admiration joy,joy,admiration, pride approval
+"Спасибо за твою заботу, это так важно для меня.", love gratitude caring,gratitude,gratitude,None, love caring
+"Мне сложно понять, что ты имеешь в виду.", frustration curiosity confusion,confusion,confusion,None, frustration curiosity
+"Мне бы хотелось узнать больше о том, как ты это сделал.", admiration curiosity desire,love curiosity desire,curiosity desire,love, admiration
+"Я мечтаю о времени, когда смогу путешествовать без ограничений.", pride desire optimism,neutral desire,desire,neutral, pride optimism
+"Эта ситуация была настолько неловкой, что мне до сих пор стыдно.", embarrassment regret remorse,embarrassment disgust,embarrassment,disgust, regret remorse
+"Я рад, что всё закончилось именно так.", joy gratitude relief,gratitude joy,gratitude joy,None, relief
+Это решение вызывает у меня смешанные чувства: радость и тревогу., joy fear nervousness,joy,joy,None, fear nervousness
+"Ничего особенного, просто ещё один день.", neutral,neutral,neutral,None,
+"Ты великолепно справился с этой задачей, мне это нравится.", admiration approval,admiration,admiration,None, approval
+Этот подход выглядит разумным и эффективным., realization approval,admiration approval,approval,admiration, realization
+"Молодец, ты действительно нашёл правильное решение.", pride approval,gratitude admiration approval,approval,gratitude admiration, pride
+"Я поддерживаю твою идею, она звучит убедительно.", curiosity approval,admiration approval,approval,admiration, curiosity
+"Хорошо, что ты подошёл к этому вопросу так серьёзно.", pride caring approval,neutral approval,approval,neutral, pride caring
+"Этот запах настолько отвратителен, что мне стало плохо.", annoyance disgust,disgust,disgust,None, annoyance
+Его действия вызывают у меня только отвращение., disgust disapproval anger,disgust,disgust,None, disapproval anger
+"Эта еда выглядит отвратительно, я не могу её попробовать.", disgust disappointment,disgust disapproval,disgust,disapproval, disappointment
+"Ситуация настолько неприятна, что мне трудно находиться здесь.", disgust nervousness,sadness disappointment,None,sadness disappointment, disgust nervousness
+"Его слова звучали так мерзко, что я не мог их выносить.", frustration disgust anger,annoyance,None,annoyance, frustration disgust anger
+"Всё идёт как обычно, никаких изменений.", neutral,neutral approval,neutral,approval,
+"Ничего интересного не произошло, всё осталось по-прежнему.", neutral disappointment,realization,None,realization, neutral disappointment
+"Просто обычный день, без особых событий.", neutral,neutral,neutral,None,
+"Всё стабильно, ничего нового.", neutral,neutral approval,neutral,approval,
+Вчерашняя встреча прошла довольно обыденно., neutral,neutral approval,neutral,approval,
+"Я не понимаю, почему этот процесс такой сложный.", frustration confusion,confusion,confusion,None, frustration
+Мне сложно разобраться в этой инструкции., confusion disapproval,realization,None,realization, confusion disapproval
+"Я не понимаю, зачем они так поступают.", confusion disappointment,confusion,confusion,None, disappointment
+"Мне интересно, как это устройство работает.", curiosity,curiosity excitement surprise,curiosity,surprise excitement,
+Хотел бы узнать больше об этом явлении., curiosity desire,love curiosity desire,curiosity desire,love,
+Этот эксперимент вызывает у меня много вопросов., curiosity realization,neutral,None,neutral, curiosity realization
+Почему бы нам не попробовать сделать это иначе?, curiosity optimism,neutral,None,neutral, curiosity optimism
+Я хотел бы узнать больше о причинах их выбора., curiosity caring,curiosity desire,curiosity,desire, caring
+"Я бы хотел, чтобы у нас был шанс попробовать эту стратегию.", desire optimism,desire,desire,None, optimism
+"Хочется вернуться к этой задаче, чтобы улучшить результат.", pride desire,desire optimism,desire,optimism, pride
+Как же я хочу добиться лучшего понимания этой темы., curiosity desire,neutral desire,desire,neutral, curiosity
+"Мне неприятно видеть такое поведение, оно недопустимо.", disgust disapproval,annoyance,None,annoyance, disgust disapproval
+Этот результат вызывает у меня серьёзные сомнения., disappointment disapproval,fear sadness nervousness,None,fear sadness nervousness, disapproval disappointment
+"Я не могу согласиться с этим решением, оно кажется ошибочным.", frustration disapproval,disapproval,disapproval,None, frustration
+Эта идея совершенно противоречит нашим принципам., disapproval anger,disapproval,disapproval,None, anger
+"Не могу повери��ь, что это решение было принято.", confusion disapproval,neutral surprise,None,neutral surprise, confusion disapproval
+"Неприятно вспоминать эту ситуацию, она была унизительной.", embarrassment remorse,annoyance,None,annoyance, embarrassment remorse
+"Эта ошибка была настолько очевидной, что мне стало неловко.", embarrassment disapproval,embarrassment,embarrassment,None, disapproval
+Я всё ещё чувствую неловкость из-за своего поведения., embarrassment regret,embarrassment,embarrassment,None, regret
+"Приятно видеть, как ты стараешься в работе.", caring approval,admiration,None,admiration, approval caring
+"Хорошо, что ты сделал первый шаг, это важно.", pride approval,neutral approval,approval,neutral, pride
+Этот документ выглядит аккуратно и профессионально., approval,admiration approval,approval,admiration,
+"Мне нравится, как ты организовал процесс.", realization approval,love,None,love, approval realization
+"Отличная работа, продолжай в том же духе.", optimism approval,admiration,None,admiration, approval optimism
+"Этот шум действительно раздражает, невозможно сосредоточиться.", frustration annoyance,neutral annoyance,annoyance,neutral, frustration
+Почему ты не слушаешь? Это уже надоело., annoyance disappointment,annoyance sadness disappointment,annoyance disappointment,sadness,
+"Кажется, что я постоянно сталкиваюсь с этими мелкими проблемами.", annoyance disapproval,neutral,None,neutral, annoyance disapproval

Dstasets/ru-go-emotions-raw.csv

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8d148a7f8c61a260ec66e2dd55d0cbc3ed3ae6df608a7ca0ed57751c9abee5c0
+size 71457187

Dstasets/testEmotionDetected.csv

@@ -0,0 +1,236 @@
+text,emotions
+"Ты сделал отличный выбор!", approval admiration
+"Как же это забавно!", amusement joy
+"Не могу поверить, что ты так поступил.", anger disappointment disapproval
+"Эта ситуация выводит меня из себя!", annoyance anger
+"Я всегда готов тебе помочь.", caring love
+"Не понимаю, как это работает.", confusion curiosity
+"Интересно, что произойдет дальше?", curiosity optimism
+"Я так хочу пойти на этот концерт.", desire excitement
+"Не могу поверить, что это случилось.", disappointment sadness
+"Тебе не стоило так делать.", disapproval remorse
+"Меня тошнит от этой еды.", disgust anger
+"Какой позор!", embarrassment sadness
+"Это невероятно захватывающе!", excitement joy admiration
+"Я боюсь потерять тебя.", fear sadness
+"Спасибо тебе огромное за помощь.", gratitude admiration
+"Мне так грустно из-за этого.", grief sadness
+"Как же я рад видеть тебя!", joy love
+"Я люблю тебя больше всего на свете.", love admiration 
+"Почему у меня трясутся руки перед выступлением?", nervousness fear embarrassment
+"Все получится, я в этом уверен.", optimism pride
+"Я горжусь своей командой.", pride admiration 
+"Теперь все стало ясно.", realization relief
+"Наконец-то это закончилось.", relief 
+"Жаль, что я так поступил.", remorse embarrassment sadness
+"Мне очень грустно, что так вышло.", sadness grief
+"Это совершенно неожиданно!", surprise curiosity
+"Мне все равно, что ты думаешь.", neutral
+"Я восхищаюсь твоей настойчивостью.", admiration pride
+"Как же весело было на этой вечеринке!", amusement joy
+"Это несправедливо! Я так зол.", anger disappointment
+"Опять этот шум! Сколько можно?", annoyance anger
+"Ты такой заботливый, спасибо.", caring gratitude
+"Не понимаю, зачем ты это сделал.", confusion disapproval
+"Интересно, почему он так сказал?", curiosity confusion
+"Мне так хочется попробовать этот десерт.", desire 
+"Жаль, что мы опоздали на поезд.", disappointment sadness
+"Я думал, что ты поступишь иначе.", disapproval disappointment
+"Это отвратительно! Как ты можешь это есть?", disgust anger
+"Как же неловко получилось на встрече.", embarrassment sadness
+"Я так взволнован перед поездкой!", excitement optimism
+"Мне страшно заходить в темную комнату.", fear nervousness
+"От всего сердца спасибо за помощь.", gratitude admiration
+"Я не могу справиться с этой потерей.", grief sadness
+"Такое счастье быть здесь с тобой.", joy love gratitude
+"Моя любовь к тебе не имеет границ.", love admiration
+"Я нервничаю перед этим экзаменом.", nervousness fear
+"У нас есть все шансы на победу.", optimism pride
+"Я горжусь своими достижениями.", pride realization
+"Теперь я понял, где была ошибка.", realization relief
+"Какое облегчение, что все закончилось.", relief gratitude
+"Мне жаль, что я обидел тебя.", remorse sadness caring
+"Меня переполняет грусть из-за этой утраты.", sadness grief
+"Этого я точно не ожидал!", surprise excitement
+"Все идет как обычно, ничего нового.", neutral
+"Ты выглядишь потрясающе!", admiration love
+"Эта игра такая смешная, не могу перестать смеяться!", amusement joy
+"Как же ты мог меня предать?", anger sadness
+"Я так устал от всего этого.", annoyance sadness
+"Мне нравится, как ты заботишься о деталях.", caring admiration
+"Не понимаю, зачем все это нужно.", confusion disapproval
+"Почему здесь так тихо? Это странно.", curiosity surprise
+"Я мечтаю отправиться в путешествие.", desire optimism
+"Как же мне обидно из-за этого провала.", disappointment grief
+"Это было неуместно.", disapproval embarrassment
+"Меня тошнит от одного только вида этого.", disgust fear
+"Эта ошибка была такой неловкой!", embarrassment remorse
+"Это самое захватывающее событие в моей жизни!", excitement pride joy
+"Я боюсь, что это плохо закончится.", fear nervousness
+"Спасибо за то, что всегда поддерживаешь меня.", gratitude love
+"Я не могу смириться с этой утратой.", grief sadness
+"Какая же я счастливая!", joy love
+"Ты моя единственная любовь.", love joy admiration
+"Я нервничаю перед каждым важным шагом.", nervousness fear realization
+"Все будет хорошо, я уверен.", optimism relief joy
+"Мне есть чем гордиться после всего этого.", pride realization
+"Теперь я понял, что поступил неправильно.", realization remorse
+"Какое облегчение узнать, что все в порядке.", relief gratitude
+"Мне так стыдно за свои слова.", remorse embarrassment
+"Сложно выразить всю эту грусть словами.", sadness grief
+"Никогда бы не подумал, что такое возможно!", surprise curiosity excitement
+"Все идет как обычно, без изменений.", neutral
+"Ты вдохновляешь меня своим трудом.", admiration pride
+"Я не могу перестать смеяться над этой шуткой!", amusement joy
+"Как ты мог так поступить? Я в ярости.", anger disappointment
+"Эти задержки так раздражают!", annoyance anger
+"Я всегда здесь, если тебе понадобится помощь.", caring love
+"Это так странно, я ничего не понимаю.", confusion surprise
+"Интересно, что будет, если мы попробуем иначе.", curiosity optimism
+"Мне так хочется съездить на море.", desire
+"Я разочарован, что мы не успели.", disappointment sadness
+"Это было совершенно недопустимо.", disapproval anger
+"Мне становится плохо от одной только мысли об этом.", disgust fear
+"Ситуация была очень неловкой, но я справился.", embarrassment relief
+"Я чувствую прилив энергии, когда думаю об этом!", excitement optimism
+"Я боюсь, что у нас мало времени.", fear nervousness
+"Я никогда не забуду твою доброту. Спасибо.", gratitude admiration
+"Мне так тяжело после этой утраты.", grief sadness
+"Как же хорошо снова быть вместе!", joy love
+"Ты для меня самое дорогое в жизни.", love admiration
+"Мои ладони потеют перед началом.", nervousness fear
+"Мы точно сможем достичь цели, я уверен!", optimism pride
+"Я горд тем, чего мы достигли.", pride admiration
+"Теперь все стало на свои места.", realization relief
+"Какое облегчение, что все получилось.", relief
+"Мне так жаль, что я не оправдал твоих ожиданий.", remorse sadness
+"Я чувствую глубокую печаль из-за этой потери.", sadness grief
+"Это было совершенно неожиданно!", surprise excitement
+"Ничего особенного, просто обычный день.", neutral
+"Ты всегда знаешь, как поднять настроение.", admiration caring
+"Эта шутка была просто блестящей!", amusement pride
+"Я не могу поверить, что ты так поступил со мной.", anger sadness
+"Почему это продолжается? Это ужасно раздражает!", annoyance disappointment
+"Я ценю твою заботу обо мне.", caring gratitude
+"Не понимаю, как мы допустили эту ошибку.", confusion remorse
+"Почему это происходит именно так? Мне интересно.", curiosity confusion
+"Я мечтаю посетить эту страну.", desire excitement
+"Я разочарован результатом, но ничего не поделаешь.", disappointment realization
+"Тебе следовало быть внимательнее.", disapproval disappointment
+"Это выглядит отвратительно. Я не могу это есть.", disgust anger
+"Моя ошибка была очень неловкой.", embarrassment remorse
+"Я так взволнован, что наконец-то попробую это.", excitement
+"Я боюсь, что меня не примут в команду.", fear sadness
+"Спасибо, ты настоящий друг.", gratitude love
+"Мне так больно из-за потери.", grief sadness
+"Я счастлив просто быть рядом с тобой.", joy love
+"Ты моя опора и вдохновение.", love admiration pride
+"Я нервничаю перед этим испытанием.", nervousness fear
+"У нас есть все шансы на успех!", optimism joy
+"Я горжусь, что смог завершить этот проект.", pride joy
+"Теперь я понял, почему все произошло именно так.", realization curiosity
+"Облегчение — это самое подходящее слово для описания.", relief gratitude
+"Прости меня, я очень сожалею о своих словах.", remorse sadness
+"Мне так грустно, что мы больше не вместе.", sadness grief
+"Такого я точно не ожидал!", surprise shock
+"Все спокойно, ничего нового.", neutral
+"Ты всегда знаешь, как вдохновить.", admiration joy
+"Это было так смешно, что у меня слезы на глазах.", amusement joy
+"Ты причинил мне огромную боль, я не могу это простить.", anger grief
+"Почему я должен постоянно это терпеть?", annoyance frustration
+"Твоя забота делает мой день лучше.", caring gratitude
+"Я не понимаю, зачем это вообще нужно.", confusion disapproval
+"Мне интересно, что скрывается за этой дверью.", curiosity surprise
+"Я мечтаю об этой машине с самого детства.", desire nostalgia
+"Как же больно осознавать, что я подвел их.", disappointment remorse
+"Это было недопустимо и обидно.", disapproval anger
+"Этот запах вызывает у меня отвращение.", disgust annoyance
+"Та ситуация была слишком неловкой для всех нас.", embarrassment regret
+"Я просто не могу дождаться, когда это начнется!", excitement anticipation
+"Я боюсь, что не успею вовремя.", fear nervousness
+"Спасибо за все, что ты для меня делаешь.", gratitude love
+"Моя потеря невыносима.", grief despair
+"Я так рад, что ты со мной.", joy love
+"Ты единственный, кто делает меня счастливым.", love
+"У меня дрожь по телу, я так волнуюсь.", nervousness fear
+"Все будет замечательно, мы справимся.", optimism pride
+"Я горжусь тем, что стал частью этого.", pride
+"Теперь я понял, как это исправить.", realization pride
+"Слава Богу, это закончилось.", relief
+"Я сильно жалею о том, что сделал.", remorse sadness
+"Мне так грустно из-за всего этого.", sadness grief
+"Этого я точно не ожидал — какая неожиданность!", surprise excitement
+"Ничего особенного, просто обычный разговор.", neutral
+"Этот фильм такой смешной, я смеялся весь вечер!", amusement joy
+"Это видео просто уморительное, его хочется смотреть снова и снова.", amusement curiosity excitement
+"Почему эти ошибки продолжаются? Это так раздражает!", annoyance anger disappointment
+"Меня раздражает, что приходится объяснять одно и то же снова и снова.", annoyance frustration disapproval
+"Ты сделал замечательную работу, продолжай в том же духе.", approval admiration pride
+"Твой подход заслуживает не только уважения, но и признания.", approval admiration
+"Я всегда готов поддержать тебя, если понадобится помощь.", caring gratitude love
+"Спасибо, что заботишься обо мне и всегда рядом.", caring gratitude approval love
+"Я не понимаю, почему всё так сложно устроено.", confusion frustration
+"Почему это так сложно? Я ничего не понимаю.", confusion disappointment annoyance
+"Интересно, почему ты решил сделать именно так?", curiosity realization
+"Мне очень любопытно, как это всё работает.", curiosity excitement confusion
+"Я так хочу попробовать этот новый десерт!", desire joy curiosity
+"Как же хочется отправиться в путешествие этим летом.", desire optimism excitement
+"Этот запах вызывает у меня отвращение, я даже не могу дышать.", disgust anger annoyance
+"Поведение этого человека вызывает искреннее отвращение.", disgust disapproval annoyance
+"Неожиданно увидеть тебя здесь, это так удивительно!", surprise joy
+"Как неожиданно! Никогда бы не подумал, что это возможно.", surprise realization excitement
+"Всё прошло совершенно обычно, без сюрпризов.", neutral
+"Сегодняшний день ничем не отличался от остальных.", neutral disappointment
+"Этот комикс не только забавный, но и очень умный.", amusement curiosity approval
+"Меня просто бесит, что ты не слушаешь!", annoyance anger disapproval
+"Я искренне рад за тебя, ты отлично справился.", approval pride joy
+"Спасибо за твою заботу, это так важно для меня.", caring gratitude love
+"Мне сложно понять, что ты имеешь в виду.", confusion frustration curiosity
+"Мне бы хотелось узнать больше о том, как ты это сделал.", curiosity admiration desire
+"Я мечтаю о времени, когда смогу путешествовать без ограничений.", desire optimism pride
+"Эта ситуация была настолько неловкой, что мне до сих пор стыдно.", embarrassment regret remorse
+"Я рад, что всё закончилось именно так.", relief gratitude joy
+"Это решение вызывает у меня смешанные чувства: радость и тревогу.", joy fear nervousness
+"Ничего особенного, просто ещё один день.", neutral
+"Ты великолепно справился с этой задачей, мне это нравится.", approval admiration
+"Этот подход выглядит разумным и эффективным.", approval realization
+"Молодец, ты действительно нашёл правильное решение.", approval pride
+"Я поддерживаю твою идею, она звучит убедительно.", approval curiosity
+"Хорошо, что ты подошёл к этому вопросу так серьёзно.", approval caring pride
+"Этот запах настолько отвратителен, что мне стало плохо.", disgust annoyance
+"Его действия вызывают у меня только отвращение.", disgust disapproval anger
+"Эта еда выглядит отвратительно, я не могу её попробовать.", disgust disappointment
+"Ситуация настолько неприятна, что мне трудно находиться здесь.", disgust nervousness
+"Его слова звучали так мерзко, что я не мог их выносить.", disgust anger frustration
+"Всё идёт как обычно, никаких изменений.", neutral
+"Ничего интересного не произошло, всё осталось по-прежнему.", neutral disappointment
+"Просто обычный день, без особых событий.", neutral
+"Всё стабильно, ничего нового.", neutral
+"Вчерашняя встреча прошла довольно обыденно.", neutral
+"Я не понимаю, почему этот процесс такой сложный.", confusion frustration
+"Мне сложно разобраться в этой инструкции.", confusion disapproval
+"Я не понимаю, зачем они так поступают.", confusion disappointment
+"Мне интересно, как это устройство работает.", curiosity
+"Хотел бы узнать больше об этом явлении.", curiosity desire
+"Этот эксперимент вызывает у меня много вопросов.", curiosity realization
+"Почему бы нам не попробовать сделать это иначе?", curiosity optimism
+"Я хотел бы узнать больше о причинах их выбора.", curiosity caring
+"Я бы хотел, чтобы у нас был шанс попробовать эту стратегию.", desire optimism
+"Хочется вернуться к этой задаче, чтобы улучшить результат.", desire pride
+"Как же я хочу добиться лучшего понимания этой темы.", desire curiosity
+"Мне неприятно видеть такое поведение, оно недопустимо.", disapproval disgust
+"Этот результат вызывает у меня серьёзные сомнения.", disapproval disappointment
+"Я не могу согласиться с этим решением, оно кажется ошибочным.", disapproval frustration
+"Эта идея совершенно противоречит нашим принципам.", disapproval anger
+"Не могу поверить, что это решение было принято.", disapproval confusion
+"Неприятно вспоминать эту ситуацию, она была унизительной.", embarrassment remorse
+"Эта ошибка была настолько очевидной, что мне стало неловко.", embarrassment disapproval
+"Я всё ещё чувствую неловкость из-за своего поведения.", embarrassment regret
+"Приятно видеть, как ты стараешься в работе.", approval caring
+"Хорошо, что ты сделал первый шаг, это важно.", approval pride
+"Этот документ выглядит аккуратно и профессионально.", approval
+"Мне нравится, как ты организовал процесс.", approval realization
+"Отличная работа, продолжай в том же духе.", approval optimism
+"Этот шум действительно раздражает, невозможно сосредоточиться.", annoyance frustration
+"Почему ты не слушаешь? Это уже надоело.", annoyance disappointment
+"Кажется, что я постоянно сталкиваюсь с этими мелкими проблемами.", annoyance disapproval

Scripts/EmotionsTest.py

@@ -0,0 +1,71 @@
+import pandas as pd
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+
+def evaluate_emotions_from_csv(
+    csv_path, 
+    model_path, 
+    output_csv_path, 
+    emotion_columns, 
+    device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu", 
+    threshold=0.1
+):
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
+    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
+    model.to(device)
+    model.eval()
+
+    data = pd.read_csv(csv_path)
+    data['emotions'] = data['emotions'].apply(lambda x: x.split(' '))
+
+    true_emotions_list = []
+    predicted_emotions_list = []
+    correctly_identified = []
+    incorrectly_identified = []
+    undefined = []
+
+    for idx, row in data.iterrows():
+        text = row['text']
+        true_emotions = set(row['emotions']) 
+
+        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding="max_length", truncation=True, max_length=128).to(device)
+        with torch.no_grad():
+            logits = model(**inputs).logits
+        probabilities = torch.sigmoid(logits).squeeze().cpu().numpy()
+
+        predicted_emotions = set(
+            emotion for emotion, prob in zip(emotion_columns, probabilities) if prob > threshold
+        )
+
+        correct = true_emotions & predicted_emotions
+        incorrect = predicted_emotions - true_emotions
+        undefined_emotions = true_emotions - predicted_emotions
+
+        true_emotions_list.append(' '.join(true_emotions))
+        predicted_emotions_list.append(' '.join(predicted_emotions))
+        correctly_identified.append(' '.join(correct) if correct else 'None')
+        incorrectly_identified.append(' '.join(incorrect) if incorrect else 'None')
+        undefined.append(' '.join(undefined_emotions) if undefined_emotions else 'None')
+
+    results_df = pd.DataFrame({
+        "text": data['text'],
+        "true emotions": true_emotions_list,
+        "predict emotions": predicted_emotions_list,
+        "correctly Identified": correctly_identified,
+        "incorrectly Identified": incorrectly_identified,
+        "undefined": undefined,
+    })
+
+    results_df.to_csv(output_csv_path, index=False)
+    print(f"Результаты сохранены в {output_csv_path}")
+
+csv_path = "RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/testEmotionDetected.csv" 
+model_path = "RuBert-tiny2-EmotionsDetected"        
+output_csv_path = "RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/Emotions_detected.csv"  
+emotion_columns = [
+    "admiration", "amusement", "anger", "annoyance", "approval", "caring", "confusion", "curiosity", "desire",
+    "disappointment", "disapproval", "disgust", "embarrassment", "excitement", "fear", "gratitude", "grief", "joy",
+    "love", "nervousness", "optimism", "pride", "realization", "relief", "remorse", "sadness", "surprise", "neutral"
+]
+
+evaluate_emotions_from_csv(csv_path, model_path, output_csv_path, emotion_columns, threshold=0.2)

Scripts/RuBert-tiny2-fine-tune-EmotionsDetected/emotiondetected.ipynb

@@ -0,0 +1 @@
+{"metadata":{"kernelspec":{"language":"python","display_name":"Python 3","name":"python3"},"language_info":{"name":"python","version":"3.10.12","mimetype":"text/x-python","codemirror_mode":{"name":"ipython","version":3},"pygments_lexer":"ipython3","nbconvert_exporter":"python","file_extension":".py"},"kaggle":{"accelerator":"gpu","dataSources":[{"sourceId":10605153,"sourceType":"datasetVersion","datasetId":6564827}],"dockerImageVersionId":30840,"isInternetEnabled":true,"language":"python","sourceType":"notebook","isGpuEnabled":true}},"nbformat_minor":4,"nbformat":4,"cells":[{"cell_type":"code","source":"import warnings\nimport os\n\nos.environ[\"WANDB_DISABLED\"] = \"true\"\nwarnings.filterwarnings(\"ignore\")","metadata":{"_uuid":"8f2839f25d086af736a60e9eeb907d3b93b6e0e5","_cell_guid":"b1076dfc-b9ad-4769-8c92-a6c4dae69d19","trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:38:58.678784Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:38:58.679128Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:38:58.683044Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:38:58.679099Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:38:58.682291Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"import pandas as pd\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom sklearn.model_selection import train_test_split\nfrom sklearn.metrics import f1_score\nfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer\nfrom torch.utils.data import Dataset","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:01.650272Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:01.650566Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:01.654590Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:01.650544Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:01.653777Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"data = pd.read_csv('/kaggle/input/ru-go-emotions-raw/ru-go-emotions-raw.csv')\nemotion_columns = data.columns[10:]\ndata = data.dropna(subset=['ru_text']) ","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:04.795445Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:04.795746Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:06.458939Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:04.795722Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:06.458241Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(\n    data['ru_text'].tolist(),\n    data[emotion_columns].values,\n    test_size=0.1,\n    random_state=42\n)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:07.803815Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:07.804102Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:07.976716Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:07.804080Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:07.975808Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"cointegrated/rubert-tiny2\")\n\ndef tokenize_function(texts):\n    return tokenizer(texts, padding=\"max_length\", truncation=True, max_length=128)\n\ntrain_encodings = tokenize_function(train_texts)\nval_encodings = tokenize_function(val_texts)\n","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:10.715401Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:10.715712Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:25.842366Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:10.715688Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:25.841676Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"class EmotionDataset(Dataset):\n    def __init__(self, encodings, labels):\n        self.encodings = encodings\n        self.labels = labels\n\n    def __len__(self):\n        return len(self.labels)\n\n    def __getitem__(self, idx):\n        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}\n        item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx]).float()\n        return item\n\ntrain_dataset = EmotionDataset(train_encodings, train_labels)\nval_dataset = EmotionDataset(val_encodings, val_labels)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:25.843495Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:25.843806Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:25.849286Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:25.843776Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:25.848623Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(\"cointegrated/rubert-tiny2\", num_labels=len(emotion_columns))","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:25.850691Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:25.850970Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:27.423163Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:25.850949Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:27.422523Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"training_args = TrainingArguments(\n    output_dir=\"./results\",\n    evaluation_strategy=\"epoch\",\n    save_strategy=\"epoch\",\n    logging_dir=\"./logs\",\n    logging_steps=100,\n    per_device_train_batch_size=16,\n    per_device_eval_batch_size=16,\n    num_train_epochs=1,\n    weight_decay=0.01,\n    learning_rate=1e-5,\n    save_total_limit=2,\n    load_best_model_at_end=True,\n    metric_for_best_model=\"f1\",\n    greater_is_better=True,\n)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:22:49.776926Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:22:49.777272Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:22:49.807148Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:22:49.777216Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:22:49.806312Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"def compute_metrics(eval_pred):\n    logits, labels = eval_pred\n    preds = (torch.sigmoid(torch.tensor(logits)) > 0.5).int().numpy()\n    f1 = f1_score(labels, preds, average=\"weighted\")\n    return {\"f1\": f1}","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:40:12.373628Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:40:12.373925Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:40:12.378434Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:40:12.373903Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:40:12.377447Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"trainer = Trainer(\n    model=model,\n    args=training_args,\n    train_dataset=train_dataset,\n    eval_dataset=val_dataset,\n    tokenizer=tokenizer,\n    compute_metrics=compute_metrics,\n)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:22:57.004354Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:22:57.004645Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:22:57.015351Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:22:57.004620Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:22:57.014668Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"trainer.train()","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:22:58.692598Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:22:58.692886Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:27:33.373784Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:22:58.692863Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:27:33.373175Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"model.save_pretrained(\"./emotion_model\")\ntokenizer.save_pretrained(\"./emotion_model\")","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:17:36.721898Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:17:36.722196Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:17:37.192040Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:17:36.722174Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:17:37.191318Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"def predict_emotions(\n    text, \n    model, \n    tokenizer, \n    emotion_columns, \n    device=\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\", \n    threshold=0.1\n):\n\n    emotion_translations = {\n        \"admiration\": \"восхищение\",\n        \"amusement\": \"веселье\",\n        \"anger\": \"злость\",\n        \"annoyance\": \"раздражение\",\n        \"approval\": \"одобрение\",\n        \"caring\": \"забота\",\n        \"confusion\": \"непонимание\",\n        \"curiosity\": \"любопытство\",\n        \"desire\": \"желание\",\n        \"disappointment\": \"разочарование\",\n        \"disapproval\": \"неодобрение\",\n        \"disgust\": \"отвращение\",\n        \"embarrassment\": \"смущение\",\n        \"excitement\": \"возбуждение\",\n        \"fear\": \"страх\",\n        \"gratitude\": \"признательность\",\n        \"grief\": \"горе\",\n        \"joy\": \"радость\",\n        \"love\": \"любовь\",\n        \"nervousness\": \"нервозность\",\n        \"optimism\": \"оптимизм\",\n        \"pride\": \"гордость\",\n        \"realization\": \"осознание\",\n        \"relief\": \"облегчение\",\n        \"remorse\": \"раскаяние\",\n        \"sadness\": \"грусть\",\n        \"surprise\": \"удивление\",\n        \"neutral\": \"нейтральность\",\n    }\n\n    model.to(device)\n    model.eval()\n    inputs = tokenizer(text, return_tensors=\"pt\", padding=\"max_length\", truncation=True, max_length=128).to(device)\n    with torch.no_grad():\n        logits = model(**inputs).logits\n    probabilities = torch.sigmoid(logits).squeeze().cpu().numpy()\n\n    predictions = {\n        f\"{emotion} ({emotion_translations[emotion]})\": prob\n        for emotion, prob in zip(emotion_columns, probabilities) if prob > threshold\n    }\n\n    sorted_predictions = dict(sorted(predictions.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))\n    \n    return sorted_predictions\n","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:17:48.694048Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:17:48.694355Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:17:48.701764Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:17:48.694331Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:17:48.700844Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"example_text = \"Как же я рад!\"\npredictions = predict_emotions(example_text, model, tokenizer, emotion_columns)\nprint(\"Emotions:\", predictions)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:28:41.045221Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:28:41.045575Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:28:41.057190Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:28:41.045547Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:28:41.056478Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"example_text = \"Как же я не рад!\"\npredictions = predict_emotions(example_text, model, tokenizer, emotion_columns)\nprint(\"Emotions:\", predictions)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:28:49.329257Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:28:49.329561Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:28:49.341461Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:28:49.329537Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:28:49.340540Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"example_text = \"Всё очень плохо!\"\npredictions = predict_emotions(example_text, model, tokenizer, emotion_columns)\nprint(\"Emotions:\", predictions)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:28:59.880762Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:28:59.881090Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:28:59.892709Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:28:59.881059Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:28:59.891839Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"example_text = \"ого! вот это да!\"\npredictions = predict_emotions(example_text, model, tokenizer, emotion_columns)\nprint(\"Emotions:\", predictions)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:18:32.552701Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:18:32.553029Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:18:32.563438Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:18:32.553001Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:18:32.562734Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"trainer.save_model()\n","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:18:41.909667Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:18:41.909954Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:18:42.391982Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:18:41.909932Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:18:42.391053Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"import os\nimport subprocess\nfrom IPython.display import FileLink, display\n\ndef download_file(path, download_file_name):\n    os.chdir('/kaggle/working/')\n    zip_name = f\"/kaggle/working/{download_file_name}.zip\"\n    command = f\"zip {zip_name} {path} -r\"\n    result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True)\n    if result.returncode != 0:\n        print(\"Unable to run zip command!\")\n        print(result.stderr)\n        return\n    display(FileLink(f'{download_file_name}.zip'))","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T02:29:26.763441Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T02:29:26.763737Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T02:29:26.768654Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T02:29:26.763713Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T02:29:26.767838Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"download_file('/kaggle/working/emotion_model', 'Emotions_model-04')","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:18:52.390465Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:18:52.390787Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:18:58.791398Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:18:52.390758Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:18:58.790673Z"}},"outputs":[],"execution_count":null}]}

Scripts/TermoMap.py

@@ -0,0 +1,111 @@
+import seaborn as sns
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+def plot_emotion_confusion_matrix(results_df, emotion_columns):
+
+    correct_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+    incorrect_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+    undefined_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+
+    for idx, row in results_df.iterrows():
+        true_emotions = set(row['true emotions'].split()) if isinstance(row['true emotions'], str) else set()
+        predicted_emotions = set(row['predict emotions'].split()) if isinstance(row['predict emotions'], str) else set()
+
+        for emotion in emotion_columns:
+            if emotion in true_emotions and emotion in predicted_emotions:
+                correct_count[emotion] += 1
+            elif emotion in predicted_emotions and emotion not in true_emotions:
+                incorrect_count[emotion] += 1
+            elif emotion in true_emotions and emotion not in predicted_emotions:
+                undefined_count[emotion] += 1
+
+    data = []
+    for emotion in emotion_columns:
+        data.append([
+            correct_count[emotion],
+            incorrect_count[emotion],
+            undefined_count[emotion]
+        ])
+    
+    heatmap_df = pd.DataFrame(data, columns=["Correctly Identified", "Incorrectly Identified", "Undefined"], index=emotion_columns)
+
+    num_examples = len(results_df)
+
+    plt.figure(figsize=(10, 12))
+    sns.heatmap(heatmap_df, annot=True, cmap="Blues", fmt="d", cbar=False)
+    plt.title(f"Emotion Prediction Confusion Matrix (Examples: {num_examples})")
+    plt.xlabel("Prediction Status")
+    plt.ylabel("Emotion")
+    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+
+def plot_true_emotion_frequency(results_df, emotion_columns):
+
+    true_emotion_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+
+    for idx, row in results_df.iterrows():
+        true_emotions = set(row['true emotions'].split()) if isinstance(row['true emotions'], str) else set()
+
+        for emotion in emotion_columns:
+            if emotion in true_emotions:
+                true_emotion_count[emotion] += 1
+
+    data = []
+    for emotion in emotion_columns:
+        data.append([true_emotion_count[emotion]])
+
+    heatmap_df = pd.DataFrame(data, columns=["True Emotion Count"], index=emotion_columns)
+
+    plt.figure(figsize=(10, 12))
+    sns.heatmap(heatmap_df, annot=True, cmap="YlGnBu", fmt="d", cbar=False)
+    plt.title(f"True Emotion Frequency (Examples: {len(results_df)})")
+    plt.xlabel("True Emotion Count")
+    plt.ylabel("Emotion")
+    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+
+def plot_predicted_emotion_frequency(results_df, emotion_columns):
+    
+    predicted_emotion_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+
+    for idx, row in results_df.iterrows():
+        predicted_emotions = set(row['predict emotions'].split()) if isinstance(row['predict emotions'], str) else set()
+
+        for emotion in emotion_columns:
+            if emotion in predicted_emotions:
+                predicted_emotion_count[emotion] += 1
+
+    data = []
+    for emotion in emotion_columns:
+        data.append([predicted_emotion_count[emotion]])
+
+    heatmap_df = pd.DataFrame(data, columns=["Predicted Emotion Count"], index=emotion_columns)
+
+    plt.figure(figsize=(10, 12))
+    sns.heatmap(heatmap_df, annot=True, cmap="YlOrRd", fmt="d", cbar=False)
+    plt.title(f"Predicted Emotion Frequency (Examples: {len(results_df)})")
+    plt.xlabel("Predicted Emotion Count")
+    plt.ylabel("Emotion")
+    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+
+csv_path = "RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/Emotions_detected.csv" 
+results_df = pd.read_csv(csv_path)
+
+emotion_columns = [
+    "admiration", "amusement", "anger", "annoyance", "approval", "caring", "confusion", "curiosity", "desire",
+    "disappointment", "disapproval", "disgust", "embarrassment", "excitement", "fear", "gratitude", "grief", "joy",
+    "love", "nervousness", "optimism", "pride", "realization", "relief", "remorse", "sadness", "surprise", "neutral"
+]
+
+plot_true_emotion_frequency(results_df, emotion_columns)
+plot_predicted_emotion_frequency(results_df, emotion_columns)
+plot_emotion_confusion_matrix(results_df, emotion_columns)

Versions/Emotions_model-01.zip

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1064d4a6d90d50d6205b587f2f4ec21adc29d8a86fa4388aa0d04361bb30f2bb
+size 108521000

Versions/Emotions_model-02.zip

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:46b2d934fd4c3fac69ea0ea608a8a2e38a480950f282fafeef210bd8bfa52dee
+size 108519899

Versions/Emotions_model-03.zip

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:65f09107eb1fd1d6d750745d91379ae73a4d0be388061bb9df5dac6fb8bb24de
+size 108517162

Versions/Emotions_model-04.zip

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c08ddf05bc5079e3c4361bf59eafe0f6c2c371cb46c821f5b2c5a4e75e645539
+size 108513058

config.json

@@ -0,0 +1,88 @@
+{
+  "_name_or_path": "cointegrated/rubert-tiny2",
+  "architectures": [
+    "BertForSequenceClassification"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "emb_size": 312,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 312,
+  "id2label": {
+    "0": "LABEL_0",
+    "1": "LABEL_1",
+    "2": "LABEL_2",
+    "3": "LABEL_3",
+    "4": "LABEL_4",
+    "5": "LABEL_5",
+    "6": "LABEL_6",
+    "7": "LABEL_7",
+    "8": "LABEL_8",
+    "9": "LABEL_9",
+    "10": "LABEL_10",
+    "11": "LABEL_11",
+    "12": "LABEL_12",
+    "13": "LABEL_13",
+    "14": "LABEL_14",
+    "15": "LABEL_15",
+    "16": "LABEL_16",
+    "17": "LABEL_17",
+    "18": "LABEL_18",
+    "19": "LABEL_19",
+    "20": "LABEL_20",
+    "21": "LABEL_21",
+    "22": "LABEL_22",
+    "23": "LABEL_23",
+    "24": "LABEL_24",
+    "25": "LABEL_25",
+    "26": "LABEL_26",
+    "27": "LABEL_27"
+  },
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 600,
+  "label2id": {
+    "LABEL_0": 0,
+    "LABEL_1": 1,
+    "LABEL_10": 10,
+    "LABEL_11": 11,
+    "LABEL_12": 12,
+    "LABEL_13": 13,
+    "LABEL_14": 14,
+    "LABEL_15": 15,
+    "LABEL_16": 16,
+    "LABEL_17": 17,
+    "LABEL_18": 18,
+    "LABEL_19": 19,
+    "LABEL_2": 2,
+    "LABEL_20": 20,
+    "LABEL_21": 21,
+    "LABEL_22": 22,
+    "LABEL_23": 23,
+    "LABEL_24": 24,
+    "LABEL_25": 25,
+    "LABEL_26": 26,
+    "LABEL_27": 27,
+    "LABEL_3": 3,
+    "LABEL_4": 4,
+    "LABEL_5": 5,
+    "LABEL_6": 6,
+    "LABEL_7": 7,
+    "LABEL_8": 8,
+    "LABEL_9": 9
+  },
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 2048,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 3,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "problem_type": "multi_label_classification",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.47.0",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 83828
+}

model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:9308c79318a13ad00cc5bfb031256b161e2b9a9a9e33ff20bdf2bcfa5ca5aeed
+size 116816688

special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

test.ipynb

@@ -0,0 +1,179 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import pandas as pd\n",
+    "import torch\n",
+    "from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "c:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\file_download.py:1142: FutureWarning: `resume_download` is deprecated and will be removed in version 1.0.0. Downloads always resume when possible. If you want to force a new download, use `force_download=True`.\n",
+      "  warnings.warn(\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "ename": "OSError",
+     "evalue": "AniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected does not appear to have a file named config.json. Checkout 'https://huggingface.co/AniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected/main' for available files.",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[1;31mHTTPError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\utils\\_http.py:406\u001b[0m, in \u001b[0;36mhf_raise_for_status\u001b[1;34m(response, endpoint_name)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    405\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m--> 406\u001b[0m     \u001b[43mresponse\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mraise_for_status\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[0;32m    407\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m HTTPError \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m e:\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\requests\\models.py:1024\u001b[0m, in \u001b[0;36mResponse.raise_for_status\u001b[1;34m(self)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1023\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m http_error_msg:\n\u001b[1;32m-> 1024\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m HTTPError(http_error_msg, response\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28mself\u001b[39m)\n",
+      "\u001b[1;31mHTTPError\u001b[0m: 404 Client Error: Not Found for url: https://huggingface.co/AniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected/resolve/main/config.json",
+      "\nThe above exception was the direct cause of the following exception:\n",
+      "\u001b[1;31mEntryNotFoundError\u001b[0m                        Traceback (most recent call last)",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\transformers\\utils\\hub.py:385\u001b[0m, in \u001b[0;36mcached_file\u001b[1;34m(path_or_repo_id, filename, cache_dir, force_download, resume_download, proxies, token, revision, local_files_only, subfolder, repo_type, user_agent, _raise_exceptions_for_missing_entries, _raise_exceptions_for_connection_errors, _commit_hash, **deprecated_kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    383\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m    384\u001b[0m     \u001b[38;5;66;03m# Load from URL or cache if already cached\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m--> 385\u001b[0m     resolved_file \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mhf_hub_download\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[0;32m    386\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mpath_or_repo_id\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    387\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mfilename\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    388\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43msubfolder\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;28;43;01mNone\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01mif\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mlen\u001b[39;49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43msubfolder\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;241;43m==\u001b[39;49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;241;43m0\u001b[39;49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43;01melse\u001b[39;49;00m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43msubfolder\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    389\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mrepo_type\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrepo_type\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    390\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mrevision\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrevision\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    391\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mcache_dir\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mcache_dir\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    392\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43muser_agent\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43muser_agent\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    393\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mforce_download\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mforce_download\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    394\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    395\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mresume_download\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mresume_download\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    396\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    397\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mlocal_files_only\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mlocal_files_only\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    398\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[0;32m    399\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m GatedRepoError \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m e:\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\utils\\_deprecation.py:101\u001b[0m, in \u001b[0;36m_deprecate_arguments.<locals>._inner_deprecate_positional_args.<locals>.inner_f\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    100\u001b[0m     warnings\u001b[38;5;241m.\u001b[39mwarn(message, \u001b[38;5;167;01mFutureWarning\u001b[39;00m)\n\u001b[1;32m--> 101\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m f(\u001b[38;5;241m*\u001b[39margs, \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mkwargs)\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\utils\\_validators.py:114\u001b[0m, in \u001b[0;36mvalidate_hf_hub_args.<locals>._inner_fn\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    112\u001b[0m     kwargs \u001b[38;5;241m=\u001b[39m smoothly_deprecate_use_auth_token(fn_name\u001b[38;5;241m=\u001b[39mfn\u001b[38;5;241m.\u001b[39m\u001b[38;5;18m__name__\u001b[39m, has_token\u001b[38;5;241m=\u001b[39mhas_token, kwargs\u001b[38;5;241m=\u001b[39mkwargs)\n\u001b[1;32m--> 114\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m fn(\u001b[38;5;241m*\u001b[39margs, \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mkwargs)\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\file_download.py:1232\u001b[0m, in \u001b[0;36mhf_hub_download\u001b[1;34m(repo_id, filename, subfolder, repo_type, revision, library_name, library_version, cache_dir, local_dir, user_agent, force_download, proxies, etag_timeout, token, local_files_only, headers, endpoint, legacy_cache_layout, resume_download, force_filename, local_dir_use_symlinks)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1231\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m-> 1232\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43m_hf_hub_download_to_cache_dir\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1233\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[38;5;66;43;03m# Destination\u001b[39;49;00m\n\u001b[0;32m   1234\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mcache_dir\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mcache_dir\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1235\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[38;5;66;43;03m# File info\u001b[39;49;00m\n\u001b[0;32m   1236\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mrepo_id\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrepo_id\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1237\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mfilename\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mfilename\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1238\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mrepo_type\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrepo_type\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1239\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mrevision\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrevision\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1240\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[38;5;66;43;03m# HTTP info\u001b[39;49;00m\n\u001b[0;32m   1241\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mendpoint\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mendpoint\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1242\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43metag_timeout\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43metag_timeout\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1243\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1244\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1245\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1246\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[38;5;66;43;03m# Additional options\u001b[39;49;00m\n\u001b[0;32m   1247\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mlocal_files_only\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mlocal_files_only\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1248\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mforce_download\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mforce_download\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1249\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\file_download.py:1295\u001b[0m, in \u001b[0;36m_hf_hub_download_to_cache_dir\u001b[1;34m(cache_dir, repo_id, filename, repo_type, revision, endpoint, etag_timeout, headers, proxies, token, local_files_only, force_download)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1293\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# Try to get metadata (etag, commit_hash, url, size) from the server.\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m   1294\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# If we can't, a HEAD request error is returned.\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m-> 1295\u001b[0m (url_to_download, etag, commit_hash, expected_size, head_call_error) \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43m_get_metadata_or_catch_error\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1296\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mrepo_id\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrepo_id\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1297\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mfilename\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mfilename\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1298\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mrepo_type\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrepo_type\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1299\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mrevision\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrevision\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1300\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mendpoint\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mendpoint\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1301\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1302\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43metag_timeout\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43metag_timeout\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1303\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1304\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1305\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mlocal_files_only\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mlocal_files_only\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1306\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mstorage_folder\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mstorage_folder\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1307\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mrelative_filename\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrelative_filename\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1308\u001b[0m \u001b[43m\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1310\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# etag can be None for several reasons:\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m   1311\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# 1. we passed local_files_only.\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m   1312\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# 2. we don't have a connection\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m   (...)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1318\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# If the specified revision is a commit hash, look inside \"snapshots\".\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m   1319\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# If the specified revision is a branch or tag, look inside \"refs\".\u001b[39;00m\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\file_download.py:1746\u001b[0m, in \u001b[0;36m_get_metadata_or_catch_error\u001b[1;34m(repo_id, filename, repo_type, revision, endpoint, proxies, etag_timeout, headers, token, local_files_only, relative_filename, storage_folder)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1745\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m-> 1746\u001b[0m     metadata \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mget_hf_file_metadata\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1747\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtimeout\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43metag_timeout\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1748\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1749\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m EntryNotFoundError \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m http_error:\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\utils\\_validators.py:114\u001b[0m, in \u001b[0;36mvalidate_hf_hub_args.<locals>._inner_fn\u001b[1;34m(*args, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    112\u001b[0m     kwargs \u001b[38;5;241m=\u001b[39m smoothly_deprecate_use_auth_token(fn_name\u001b[38;5;241m=\u001b[39mfn\u001b[38;5;241m.\u001b[39m\u001b[38;5;18m__name__\u001b[39m, has_token\u001b[38;5;241m=\u001b[39mhas_token, kwargs\u001b[38;5;241m=\u001b[39mkwargs)\n\u001b[1;32m--> 114\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m fn(\u001b[38;5;241m*\u001b[39margs, \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mkwargs)\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\file_download.py:1666\u001b[0m, in \u001b[0;36mget_hf_file_metadata\u001b[1;34m(url, token, proxies, timeout, library_name, library_version, user_agent, headers)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1665\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# Retrieve metadata\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m-> 1666\u001b[0m r \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43m_request_wrapper\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1667\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mmethod\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m\"\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43mHEAD\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m\"\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1668\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43murl\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1669\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mheaders\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1670\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mallow_redirects\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;28;43;01mFalse\u001b[39;49;00m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1671\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mfollow_relative_redirects\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;28;43;01mTrue\u001b[39;49;00m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1672\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1673\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43mtimeout\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mtimeout\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1674\u001b[0m \u001b[43m\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[0;32m   1675\u001b[0m hf_raise_for_status(r)\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\file_download.py:364\u001b[0m, in \u001b[0;36m_request_wrapper\u001b[1;34m(method, url, follow_relative_redirects, **params)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    363\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m follow_relative_redirects:\n\u001b[1;32m--> 364\u001b[0m     response \u001b[38;5;241m=\u001b[39m _request_wrapper(\n\u001b[0;32m    365\u001b[0m         method\u001b[38;5;241m=\u001b[39mmethod,\n\u001b[0;32m    366\u001b[0m         url\u001b[38;5;241m=\u001b[39murl,\n\u001b[0;32m    367\u001b[0m         follow_relative_redirects\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;28;01mFalse\u001b[39;00m,\n\u001b[0;32m    368\u001b[0m         \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mparams,\n\u001b[0;32m    369\u001b[0m     )\n\u001b[0;32m    371\u001b[0m     \u001b[38;5;66;03m# If redirection, we redirect only relative paths.\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m    372\u001b[0m     \u001b[38;5;66;03m# This is useful in case of a renamed repository.\u001b[39;00m\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\file_download.py:388\u001b[0m, in \u001b[0;36m_request_wrapper\u001b[1;34m(method, url, follow_relative_redirects, **params)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    387\u001b[0m response \u001b[38;5;241m=\u001b[39m get_session()\u001b[38;5;241m.\u001b[39mrequest(method\u001b[38;5;241m=\u001b[39mmethod, url\u001b[38;5;241m=\u001b[39murl, \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mparams)\n\u001b[1;32m--> 388\u001b[0m \u001b[43mhf_raise_for_status\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mresponse\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[0;32m    389\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m response\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\huggingface_hub\\utils\\_http.py:417\u001b[0m, in \u001b[0;36mhf_raise_for_status\u001b[1;34m(response, endpoint_name)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    416\u001b[0m     message \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mresponse\u001b[38;5;241m.\u001b[39mstatus_code\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m Client Error.\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;241m+\u001b[39m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;130;01m\\n\u001b[39;00m\u001b[38;5;130;01m\\n\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;241m+\u001b[39m \u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mEntry Not Found for url: \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mresponse\u001b[38;5;241m.\u001b[39murl\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m.\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n\u001b[1;32m--> 417\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m _format(EntryNotFoundError, message, response) \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m \u001b[38;5;21;01me\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m    419\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melif\u001b[39;00m error_code \u001b[38;5;241m==\u001b[39m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mGatedRepo\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m:\n",
+      "\u001b[1;31mEntryNotFoundError\u001b[0m: 404 Client Error. (Request ID: Root=1-679b5d06-582a8eae4ac3a65307600329;86a3a5c8-5d12-4e82-87db-9c59aee9335c)\n\nEntry Not Found for url: https://huggingface.co/AniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected/resolve/main/config.json.",
+      "\nThe above exception was the direct cause of the following exception:\n",
+      "\u001b[1;31mOSError\u001b[0m                                   Traceback (most recent call last)",
+      "Cell \u001b[1;32mIn[2], line 1\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 1\u001b[0m tokenizer \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mAutoTokenizer\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mfrom_pretrained\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43mAniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[0;32m      2\u001b[0m model \u001b[38;5;241m=\u001b[39m AutoModelForSequenceClassification\u001b[38;5;241m.\u001b[39mfrom_pretrained(\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mAniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m)\n\u001b[0;32m      3\u001b[0m model\u001b[38;5;241m.\u001b[39mto(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mcuda\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m torch\u001b[38;5;241m.\u001b[39mcuda\u001b[38;5;241m.\u001b[39mis_available() \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mcpu\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m, \n\u001b[0;32m      4\u001b[0m )\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\transformers\\models\\auto\\tokenization_auto.py:773\u001b[0m, in \u001b[0;36mAutoTokenizer.from_pretrained\u001b[1;34m(cls, pretrained_model_name_or_path, *inputs, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    771\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m config_tokenizer_class \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m    772\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m \u001b[38;5;28misinstance\u001b[39m(config, PretrainedConfig):\n\u001b[1;32m--> 773\u001b[0m         config \u001b[38;5;241m=\u001b[39m AutoConfig\u001b[38;5;241m.\u001b[39mfrom_pretrained(\n\u001b[0;32m    774\u001b[0m             pretrained_model_name_or_path, trust_remote_code\u001b[38;5;241m=\u001b[39mtrust_remote_code, \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mkwargs\n\u001b[0;32m    775\u001b[0m         )\n\u001b[0;32m    776\u001b[0m     config_tokenizer_class \u001b[38;5;241m=\u001b[39m config\u001b[38;5;241m.\u001b[39mtokenizer_class\n\u001b[0;32m    777\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mhasattr\u001b[39m(config, \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mauto_map\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m) \u001b[38;5;129;01mand\u001b[39;00m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mAutoTokenizer\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m config\u001b[38;5;241m.\u001b[39mauto_map:\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\transformers\\models\\auto\\configuration_auto.py:1100\u001b[0m, in \u001b[0;36mAutoConfig.from_pretrained\u001b[1;34m(cls, pretrained_model_name_or_path, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m   1097\u001b[0m trust_remote_code \u001b[38;5;241m=\u001b[39m kwargs\u001b[38;5;241m.\u001b[39mpop(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mtrust_remote_code\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m, \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m)\n\u001b[0;32m   1098\u001b[0m code_revision \u001b[38;5;241m=\u001b[39m kwargs\u001b[38;5;241m.\u001b[39mpop(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mcode_revision\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m, \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m)\n\u001b[1;32m-> 1100\u001b[0m config_dict, unused_kwargs \u001b[38;5;241m=\u001b[39m PretrainedConfig\u001b[38;5;241m.\u001b[39mget_config_dict(pretrained_model_name_or_path, \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mkwargs)\n\u001b[0;32m   1101\u001b[0m has_remote_code \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mauto_map\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m config_dict \u001b[38;5;129;01mand\u001b[39;00m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mAutoConfig\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m config_dict[\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mauto_map\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m]\n\u001b[0;32m   1102\u001b[0m has_local_code \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mmodel_type\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m config_dict \u001b[38;5;129;01mand\u001b[39;00m config_dict[\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mmodel_type\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m] \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m CONFIG_MAPPING\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\transformers\\configuration_utils.py:634\u001b[0m, in \u001b[0;36mPretrainedConfig.get_config_dict\u001b[1;34m(cls, pretrained_model_name_or_path, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    632\u001b[0m original_kwargs \u001b[38;5;241m=\u001b[39m copy\u001b[38;5;241m.\u001b[39mdeepcopy(kwargs)\n\u001b[0;32m    633\u001b[0m \u001b[38;5;66;03m# Get config dict associated with the base config file\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m--> 634\u001b[0m config_dict, kwargs \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28mcls\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mkwargs)\n\u001b[0;32m    635\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m_commit_hash\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m \u001b[38;5;129;01min\u001b[39;00m config_dict:\n\u001b[0;32m    636\u001b[0m     original_kwargs[\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m_commit_hash\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m] \u001b[38;5;241m=\u001b[39m config_dict[\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m_commit_hash\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m]\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\transformers\\configuration_utils.py:689\u001b[0m, in \u001b[0;36mPretrainedConfig._get_config_dict\u001b[1;34m(cls, pretrained_model_name_or_path, **kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    685\u001b[0m configuration_file \u001b[38;5;241m=\u001b[39m kwargs\u001b[38;5;241m.\u001b[39mpop(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m_configuration_file\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m, CONFIG_NAME)\n\u001b[0;32m    687\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m    688\u001b[0m     \u001b[38;5;66;03m# Load from local folder or from cache or download from model Hub and cache\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m--> 689\u001b[0m     resolved_config_file \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mcached_file\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\n\u001b[0;32m    690\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mpretrained_model_name_or_path\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    691\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mconfiguration_file\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    692\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mcache_dir\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mcache_dir\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    693\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mforce_download\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mforce_download\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    694\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mproxies\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    695\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mresume_download\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mresume_download\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    696\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mlocal_files_only\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mlocal_files_only\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    697\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mtoken\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    698\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43muser_agent\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43muser_agent\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    699\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mrevision\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrevision\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    700\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43msubfolder\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43msubfolder\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    701\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43m_commit_hash\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mcommit_hash\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[0;32m    702\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[0;32m    703\u001b[0m     commit_hash \u001b[38;5;241m=\u001b[39m extract_commit_hash(resolved_config_file, commit_hash)\n\u001b[0;32m    704\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mEnvironmentError\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m    705\u001b[0m     \u001b[38;5;66;03m# Raise any environment error raise by `cached_file`. It will have a helpful error message adapted to\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m    706\u001b[0m     \u001b[38;5;66;03m# the original exception.\u001b[39;00m\n",
+      "File \u001b[1;32mc:\\Users\\Admin\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\lib\\site-packages\\transformers\\utils\\hub.py:436\u001b[0m, in \u001b[0;36mcached_file\u001b[1;34m(path_or_repo_id, filename, cache_dir, force_download, resume_download, proxies, token, revision, local_files_only, subfolder, repo_type, user_agent, _raise_exceptions_for_missing_entries, _raise_exceptions_for_connection_errors, _commit_hash, **deprecated_kwargs)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    434\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m revision \u001b[38;5;129;01mis\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;01mNone\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m    435\u001b[0m         revision \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mmain\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n\u001b[1;32m--> 436\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mEnvironmentError\u001b[39;00m(\n\u001b[0;32m    437\u001b[0m         \u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mpath_or_repo_id\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m does not appear to have a file named \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mfull_filename\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m. Checkout \u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n\u001b[0;32m    438\u001b[0m         \u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mhttps://huggingface.co/\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mpath_or_repo_id\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m/\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mrevision\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124m for available files.\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\n\u001b[0;32m    439\u001b[0m     ) \u001b[38;5;28;01mfrom\u001b[39;00m \u001b[38;5;21;01me\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m    440\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m HTTPError \u001b[38;5;28;01mas\u001b[39;00m err:\n\u001b[0;32m    441\u001b[0m     \u001b[38;5;66;03m# First we try to see if we have a cached version (not up to date):\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m    442\u001b[0m     resolved_file \u001b[38;5;241m=\u001b[39m try_to_load_from_cache(path_or_repo_id, full_filename, cache_dir\u001b[38;5;241m=\u001b[39mcache_dir, revision\u001b[38;5;241m=\u001b[39mrevision)\n",
+      "\u001b[1;31mOSError\u001b[0m: AniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected does not appear to have a file named config.json. Checkout 'https://huggingface.co/AniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected/main' for available files."
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('AniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected')\n",
+    "model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('AniMAntZeZo/RuBert-tiny2-EmotionsDetected')\n",
+    "model.to(\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\", \n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "emotion_columns = [\n",
+    "    \"admiration\", \"amusement\", \"anger\", \"annoyance\", \"approval\", \"caring\", \"confusion\", \"curiosity\", \"desire\",\n",
+    "    \"disappointment\", \"disapproval\", \"disgust\", \"embarrassment\", \"excitement\", \"fear\", \"gratitude\", \"grief\", \"joy\",\n",
+    "    \"love\", \"nervousness\", \"optimism\", \"pride\", \"realization\", \"relief\", \"remorse\", \"sadness\", \"surprise\", \"neutral\"\n",
+    "]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def predict_emotions(\n",
+    "    text, \n",
+    "    model, \n",
+    "    tokenizer, \n",
+    "    emotion_columns, \n",
+    "    device=\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\", \n",
+    "    threshold=0.1\n",
+    "):\n",
+    "\n",
+    "    emotion_translations = {\n",
+    "        \"admiration\": \"восхищение\",\n",
+    "        \"amusement\": \"веселье\",\n",
+    "        \"anger\": \"злость\",\n",
+    "        \"annoyance\": \"раздражение\",\n",
+    "        \"approval\": \"одобрение\",\n",
+    "        \"caring\": \"забота\",\n",
+    "        \"confusion\": \"непонимание\",\n",
+    "        \"curiosity\": \"любопытство\",\n",
+    "        \"desire\": \"желание\",\n",
+    "        \"disappointment\": \"разочарование\",\n",
+    "        \"disapproval\": \"неодобрение\",\n",
+    "        \"disgust\": \"отвращение\",\n",
+    "        \"embarrassment\": \"смущение\",\n",
+    "        \"excitement\": \"возбуждение\",\n",
+    "        \"fear\": \"страх\",\n",
+    "        \"gratitude\": \"признательность\",\n",
+    "        \"grief\": \"горе\",\n",
+    "        \"joy\": \"радость\",\n",
+    "        \"love\": \"любовь\",\n",
+    "        \"nervousness\": \"нервозность\",\n",
+    "        \"optimism\": \"оптимизм\",\n",
+    "        \"pride\": \"гордость\",\n",
+    "        \"realization\": \"осознание\",\n",
+    "        \"relief\": \"облегчение\",\n",
+    "        \"remorse\": \"раскаяние\",\n",
+    "        \"sadness\": \"грусть\",\n",
+    "        \"surprise\": \"удивление\",\n",
+    "        \"neutral\": \"нейтральность\",\n",
+    "    }\n",
+    "\n",
+    "    model.to(device)\n",
+    "    model.eval()\n",
+    "    inputs = tokenizer(text, return_tensors=\"pt\", padding=\"max_length\", truncation=True, max_length=128).to(device)\n",
+    "    with torch.no_grad():\n",
+    "        logits = model(**inputs).logits\n",
+    "    probabilities = torch.sigmoid(logits).squeeze().cpu().numpy()\n",
+    "\n",
+    "    predictions = {\n",
+    "        f\"{emotion} ({emotion_translations[emotion]})\": prob\n",
+    "        for emotion, prob in zip(emotion_columns, probabilities) if prob > threshold\n",
+    "    }\n",
+    "\n",
+    "    sorted_predictions = dict(sorted(predictions.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))\n",
+    "    \n",
+    "    return sorted_predictions\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "example_text = \"Как же я рад!\"\n",
+    "predictions = predict_emotions(example_text, model, tokenizer, emotion_columns)\n",
+    "print(\"Emotions:\", predictions)"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.10.0rc2"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}

tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,65 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 2048,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}