Roberta Goemotion

🚀 RoBERTaテキスト感情分類モデル

このモデルは、GoEmotionsデータセット用に特別に訓練されています。このデータセットには、28種類の感情ラベルが付けられた58k件のRedditコメントが含まれており、テキスト感情分類タスクに使用でき、感情分析に有効な解決策を提供します。

🚀 クイックスタート

このモデルはGoEmotionsデータセットを対象に訓練されています。このデータセットには、28種類の感情ラベルが付けられた58k件のRedditコメントが含まれています。これら28種類の感情は以下の通りです：

• 钦佩、amusement、怒り、苛立ち、承認、心配、困惑、好奇心、渇望、失望、非難、嫌悪、恥ずかしさ、興奮、恐怖、感謝、悲痛、喜び、愛、緊張、楽観、誇り、悟り、安心、後悔、悲しみ、驚き + 中立

📚 ドキュメント

訓練詳細

• 訓練スクリプトはこちらから取得できます：https://github.com/bsinghpratap/roberta_train_goEmotion
• モデルを実行する際に問題が発生した場合は、いつでもリポジトリにissueを作成してください。できるだけ早く返信します。
• このモデルはほとんどの感情に対して良好な性能を示しますが、以下の感情に対しては性能が低いです：'渇望'、'嫌悪'、'恥ずかしさ'、'興奮'、'恐怖'、'悲痛'、'緊張'、'誇り'、'安心'、'後悔'、'驚き'
• 私はモデルのさらなる微調整を試みます。もしRoBERTaがより良い性能を発揮した場合、ここに更新します。
• 各テキストデータポイントには複数のラベルが付けられることがあります。ほとんどの訓練データポイントには1つのラベルしか付けられていません：Counter({1: 36308, 2: 6541, 3: 532, 4: 28, 5: 1})。そのため、現時点では各データポイントの最初のラベルのみを使用しています。理想的ではありませんが、結果はまあまあです。

モデル性能

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で提供されています。