BERT PT Laptop

🚀 ReviewBERT

ReviewBERTは、レビューコーパスからBERTを（事後）学習し、感情、オプション、およびさまざまな電子商取引の側面を理解することができるモデルです。

BERT-DK_laptop は、Electronics/Computers & Accessories/Laptops の下にある100MBのラップトップコーパスから学習されています。 BERT-PT_* は、さらにSQuAD 1.1を使用しています。

✨ 主な機能

📚 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。

💻 使用例

基本的な使用法

事後学習された重みの読み込みは、以下のように簡単です。

import torch
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

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

📊 評価結果

詳細な評価結果については、NAACL論文 を参照してください。

📄 引用

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",
}