Bert Base Indonesian 1.5G Sentiment Analysis Smsa

🚀 bert-base-indonesian-1.5G-finetuned-sentiment-analysis-smsa

このモデルは、cahya/bert-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: 0.3390
• 正解率: 0.9373

✨ 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、特に感情分析に適しています。
• indonlu データセットを使用して訓練されており、インドネシア語のテキストに対する高い正解率を誇ります。

📦 インストール

原READMEにインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、cahya/bert-base-indonesian-1.5G をベースに、indonlu データセットでファインチューニングされています。

想定用途と制限事項

原READMEに想定用途と制限事項に関する詳細情報が記載されていないため、このセクションは省略されます。

訓練と評価データ

原READMEに訓練と評価データに関する詳細情報が記載されていないため、このセクションは省略されます。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率: 2e-05
• 訓練バッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• エポック数: 10

訓練結果

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

📄 ライセンス

このモデルは MIT ライセンスの下で提供されています。