Roberta Base Indonesian 1.5G Sentiment Analysis Smsa

🚀 roberta-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa

このモデルは、cahya/roberta-base-indonesian-1.5G を indonlu データセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.4294
• 正解率: 0.9262

✨ 主な機能

• このモデルは、テキスト分類タスクに特化しており、特にインドネシア語の感情分析に適しています。
• 事前学習済みの Roberta モデルを基にしているため、高い正解率を達成しています。

📦 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インストールできます。

pip install transformers datasets torch tokenizers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
"text-classification",
model="ayameRushia/roberta-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa"
)

pipe("Terima kasih atas bantuannya ya!")

高度な使用法

# 複数のテキストを一度に分類する場合
texts = ["Terima kasih atas bantuannya ya!", "Saya sangat kecewa dengan pelayanan ini."]
results = pipe(texts)
print(results)

📚 ドキュメント

学習ハイパーパラメータ

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.14.1
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3