Bert Fa Base Uncased Sentiment Deepsentipers Multi

🚀 ParsBERT (v2.0)

ParsBERTは、ペルシャ語の言語理解のためのTransformerベースのモデルです。ParsBERT v1.1の語彙を再構築し、新しいペルシャ語コーパスで微調整することで、ParsBERTを他の領域で使用するための機能を提供します。

🚀 クイックスタート

ParsBERT v1.1の語彙を再構築し、新しいペルシャ語コーパスで微調整することで、ParsBERTを他の領域で使用するための機能を提供します。最新のモデル情報については、ParsBERTのリポジトリをご覧ください。

✨ 主な機能

ペルシャ語の感情分析 [Digikala, SnappFood, DeepSentiPers]

この機能は、コメントなどのテキストを感情的な傾向に基づいて分類することを目的としています。このタスクでは、3つの有名なデータセットをテストしました。Digikalaのユーザーコメント、SnappFoodのユーザーコメント、そしてDeepSentiPersのバイナリ形式とマルチ形式の2種類です。

DeepSentiPers

これはSentiPersのバランスが取れた拡張版で、デジタル製品に関する12,138件のユーザー意見が5つの異なるクラスでラベル付けされています。2つのポジティブクラス（HappyとDelighted）、2つのネガティブクラス（FuriousとAngry）、そして1つのニュートラルクラスです。したがって、このデータセットはマルチクラス分類とバイナリ分類の両方に利用できます。バイナリ分類の場合は、ニュートラルクラスとそれに対応する文がデータセットから削除されます。

バイナリ分類

1. ネガティブ (Furious + Angry)
2. ポジティブ (Happy + Delighted)

マルチクラス分類

1. Furious
2. Angry
3. Neutral
4. Happy
5. Delighted

ダウンロード データセットは以下からダウンロードできます。

• SentiPers
• DeepSentiPers

📚 ドキュメント

結果

以下の表は、ParsBERTが他のモデルやアーキテクチャと比較して得たF1スコアをまとめたものです。

使い方

タスク	ノートブック
感情分析

BibTeX引用

出版物で引用する場合は、以下のようにしてください。

@article{ParsBERT,
    title={ParsBERT: Transformer-based Model for Persian Language Understanding},
    author={Mehrdad Farahani, Mohammad Gharachorloo, Marzieh Farahani, Mohammad Manthouri},
    journal={ArXiv},
    year={2020},
    volume={abs/2005.12515}
}

質問

質問がある場合は、ParsBERT IssuesのリポジトリにGithubのissueを投稿してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で公開されています。