Multilingual Sentiment Covid19

🚀 多言語感情予測モデル

このプロジェクトは、COVID - 19関連のツイートを基に多言語感情予測モデルを訓練しており、複数の言語のテキストに対して感情分析を行うことができ、多言語環境における感情洞察に有効なツールを提供します。

🚀 クイックスタート

モデルのリポジトリアドレス：https://github.com/clampert/multilingual-sentiment-analysis/

✨ 主な機能

• 多言語対応：複数の言語の感情分析をサポートし、異なる言語のテキストを処理できます。
• 大規模データ訓練：大規模（18437530個のサンプル）の多言語ツイートデータセットを基に訓練されています。データ収集期間は2020年3月から2021年11月で、TwitterのストリーミングAPIと様々なCOVID - 19関連のキーワードを使用して取得されました。
• 自動ラベリング：ラベルは正負の絵文字の出現状況に基づいて自動生成されます。

📚 ドキュメント

モデル訓練

• ベースモデル：sentence - transformers/stsb - xlm - r - multilingual をベースモデルとして使用しています。
• ファインチューニングプロセス：シーケンス分類タスクに対してファインチューニングを行い、positive と negative のラベルを使用し、2エポック（8台のP100 GPUで48時間）訓練しました。

データセット詳細

データセットはTwitterのストリーミングAPIを使用して収集された多言語ツイートで、様々なCOVID - 19関連のキーワードを使用しています。データセットの詳細情報については、IEEE BigData 2021で発表した論文を参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache - 2.0ライセンスを採用しています。

📚 引用

もしあなたの研究や仕事で当社のモデルを使用した場合は、以下の文献を引用してください。

@inproceedings{lampert2021overcoming,
  title={Overcoming Rare-Language Discrimination in Multi-Lingual Sentiment Analysis},
  author={Jasmin Lampert and Christoph H. Lampert},
  booktitle={IEEE International Conference on Big Data (BigData)},
  year={2021},
  note={Special Session: Machine Learning on Big Data},
}

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