Bert Fa Base Uncased Sentiment Deepsentipers Binary

🚀 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ファインチューニングすることで、他の領域での使用にも対応した機能を提供します。以前と現在のモデルに関する最新情報は、ParsBERTのリポジトリをご覧ください。

🚀 クイックスタート

ParsBERT v2.0は、ペルシャ語の言語理解に役立つTransformerベースのモデルです。新しいペルシャ語コーパスで再学習され、他の領域での使用にも対応しています。

✨ 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。このタスクには、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、およびDeepSentiPersの2値形式と多値形式の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（2つの肯定的なクラス（幸せと喜び）、2つの否定的なクラス（激怒と怒り）、および1つの中立クラス）でラベル付けされています。したがって、このデータセットは、多クラス分類と2値分類の両方に利用できます。2値分類の場合は、中立クラスとそれに対応する文はデータセットから削除されます。

2値分類

1. 否定的（激怒 + 怒り）
2. 肯定的（幸せ + 喜び）

多クラス分類

1. 激怒
2. 怒り
3. 中立
4. 幸せ
5. 喜び

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

結果

次の表は、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。

💻 使用例

タスク	ノートブック
感情分析

BibTeXエントリと引用情報

出版物では、次のように引用してください。

@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}
}

質問がある場合

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ライセンスの下で提供されています。