BERT Emotions Classifier

🚀 BERT-Emotions-Classifier

BERT-Emotions-Classifierは、多ラベル感情分類に特化した、BERTベースの微調整済みモデルです。このモデルは、sem_eval_2018_task_1データセットを使用して訓練されており、怒り、期待、嫌悪、恐怖、喜び、愛、楽観、悲観、悲しみ、驚き、信頼など、さまざまな感情がラベル付けされたテキストサンプルを含んでいます。このモデルは、入力されたテキストをこれらの感情カテゴリの1つまたは複数に分類することができます。

✨ 主な機能

• モデル名：BERT-Emotions-Classifier
• タスク：多ラベル感情分類
• データセット：sem_eval_2018_task_1
• ラベル：['anger', 'anticipation', 'disgust', 'fear', 'joy', 'love', 'optimism', 'pessimism', 'sadness', 'surprise', 'trust']
• ベースモデル：BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

入力形式

モデルは、文字列形式のテキスト入力を期待しています。

出力形式

• モデルは、予測された感情とその信頼度スコアを示すラベルと関連するスコアのリストを提供します。

応用例

• ソーシャルメディア投稿の感情分析
• 顧客レビューのセンチメント分析
• 感情的なコンテキストに基づくコンテンツ推薦

🔧 技術的な制限事項

• 感情カテゴリの制限：BERT-Emotions-Classifierモデルは特定の感情カテゴリのセットで訓練されています。これらの事前定義されたカテゴリに該当しない感情を正確に分類できない可能性があります。
• モデルの性能：感情分類の精度は、訓練データの品質と多様性に依存します。モデルの性能は、珍しいまたは複雑な感情表現を含むテキスト入力に対しては異なる場合があります。
• バイアスと公平性：他の機械学習モデルと同様に、BERT-Emotions-Classifierは予測にバイアスを示す可能性があります。実世界のアプリケーションでは、公平性と包括性を確保するために、バイアスに対処し緩和するように注意する必要があります。
• 入力長：モデルは、効果的に処理できる最大入力テキスト長に制限があります。非常に長いテキストは切り捨てられるか、正確な分類を受けられない可能性があります。

🌐 倫理的な考慮事項

このモデルを使用する際には、感情分析の倫理的な影響を考慮することが重要です。感情データの使用がプライバシーと同意を尊重し、感情分析のみに基づいて悪影響を与える可能性のある決定を行わないようにしてください。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

# Load the BERT-Emotions-Classifier
classifier = pipeline("text-classification", model="ayoubkirouane/BERT-Emotions-Classifier")

# Input text
text = "Your input text here"

# Perform emotion classification
results = classifier(text)

# Display the classification results
print(results)