Rubert Base Cased Sentiment

🚀 センチメント分析用RuBERT

このモデルは、短いロシア語テキストのセンチメント分類を行うことができます。351,797のテキストを集めたコーパスで学習されたDeepPavlov/rubert-base-cased-conversationalモデルです。

✨ 主な機能

このモデルは、短いロシア語テキストのセンチメントを分類することができます。具体的には、中立、ポジティブ、ネガティブの3つのラベルに分類します。

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、必要なライブラリをインストールしてください。

pip install torch transformers

💻 使用例

基本的な使用法

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from transformers import BertTokenizerFast

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('blanchefort/rubert-base-cased-sentiment')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('blanchefort/rubert-base-cased-sentiment', return_dict=True)

@torch.no_grad()
def predict(text):
    inputs = tokenizer(text, max_length=512, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    predicted = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=1)
    predicted = torch.argmax(predicted, dim=1).numpy()
    return predicted

📚 ドキュメント

ラベル

モデル学習に使用されたデータセット

• RuTweetCorp

  Рубцова Ю. Автоматическое построение и анализ корпуса коротких текстов (постов микроблогов) для задачи разработки и тренировки тонового классификатора //Инженерия знаний и технологии семантического веба. – 2012. – Т. 1. – С. 109-116.

• RuReviews

  RuReviews: An Automatically Annotated Sentiment Analysis Dataset for Product Reviews in Russian.

• RuSentiment

  A. Rogers A. Romanov A. Rumshisky S. Volkova M. Gronas A. Gribov RuSentiment: An Enriched Sentiment Analysis Dataset for Social Media in Russian. Proceedings of COLING 2018.

• Отзывы о медучреждениях

  このデータセットは、医療機関に関するユーザーのレビューを含んでいます。2019年5月にprodoctorov.ruサイトから収集されました。