Indonesian Roberta Base Emotion Classifier

🚀 インドネシアRoBERTa感情分類器

インドネシアRoBERTa感情分類器は、Indo - robertaモデルに基づいた感情分類器です。このモデルは、IndoNLU EmoTデータセットを用いて学習されました。使用されたモデルはIndo - robertaで、感情分類器モデルに転移学習されました。IndoNLUベンチマークに基づくと、このモデルはf1 - マクロが72.05%、精度が71.81%、適合率が72.47%、再現率が71.94%を達成しています。

🚀 クイックスタート

インドネシアRoBERTa感情分類器は、特定のデータセットを用いて学習されたモデルを利用して、文章の感情を分類することができます。以下に、このモデルの使用方法や詳細な情報を説明します。

✨ 主な機能

• Indo - robertaモデルをベースにした感情分類器。
• IndoNLU EmoTデータセットで学習されている。
• 転移学習を用いて感情分類器モデルに最適化されている。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
pretrained_name = "StevenLimcorn/indonesian-roberta-base-emotion-classifier"
nlp = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model=pretrained_name,
    tokenizer=pretrained_name
)
nlp("Hal-hal baik akan datang.")

📚 ドキュメント

モデル

このモデルは学習率2e - 5で7エポック学習され、以下のような様々な指標を達成しました。

免責事項

このモデルの結果には、事前学習されたRoBERTaモデルとEmoTデータセットからのバイアスが含まれる可能性があることに留意してください。

作成者

インドネシアRoBERTa Base感情分類器は、Steven Limcornによって学習と評価が行われました。すべての計算と開発は、Google Colaboratoryの無料GPUアクセスを利用して行われました。

使用する場合は、以下のように引用してください。

@misc {steven_limcorn_2023,
	author       = { {Steven Limcorn} },
	title        = { indonesian-roberta-base-emotion-classifier (Revision e8a9cb9) },
	year         = 2023,
	url          = { https://huggingface.co/StevenLimcorn/indonesian-roberta-base-emotion-classifier },
	doi          = { 10.57967/hf/0681 },
	publisher    = { Hugging Face }
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。