BERT PT Rest

🚀 ReviewBERT

レビューコーパスから（事後）学習されたBERTで、感情、オプション、および様々な電子商取引の側面を理解します。

🚀 クイックスタート

このモデルはレビューコーパスからBERTを（事後）学習しており、感情、オプション、および様々な電子商取引の側面を理解することができます。

✨ 主な機能

• BERT-DK_rest は、Yelpの1G（19種類）のレストランデータから学習されています。
• BERT-PT_* は、さらにSQuAD 1.1を利用しています。

📦 インストール

事前学習済みの重みをロードするのは簡単です。例えば以下のように行います。

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("activebus/BERT-PT_rest")
model = AutoModel.from_pretrained("activebus/BERT-PT_rest")

📚 ドキュメント

モデルの説明

元のモデルは、Wikipedia+BookCorpusから学習された BERT-base-uncased です。モデルは Amazon Dataset と Yelp Dataset から事後学習されています。

評価結果

詳細な評価結果については、NAACL paper を参照してください。

📄 ライセンス

この研究が役に立った場合は、以下のように引用してください。

@inproceedings{xu_bert2019,
    title = "BERT Post-Training for Review Reading Comprehension and Aspect-based Sentiment Analysis",
    author = "Xu, Hu and Liu, Bing and Shu, Lei and Yu, Philip S.",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics",
    month = "jun",
    year = "2019",
}