4 Sentiments With Flaubert

🚀 FlauBERTを用いた4つの感情検出モデル (mixed, negative, objective, positive)

このモデルは、FlauBERTを利用して4つの感情（混合、否定的、客観的、肯定的）を検出するものです。テキスト分類タスクに役立ちます。

🚀 クイックスタート

使い方

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from transformers import pipeline

loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('flaubert/flaubert_large_cased')
loaded_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("DemangeJeremy/4-sentiments-with-flaubert")

nlp = pipeline('sentiment-analysis', model=loaded_model, tokenizer=loaded_tokenizer)

print(nlp("Je suis plutôt confiant."))

[{'label': 'OBJECTIVE', 'score': 0.3320835530757904}]

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from transformers import pipeline

loaded_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('flaubert/flaubert_large_cased')
loaded_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("DemangeJeremy/4-sentiments-with-flaubert")

nlp = pipeline('sentiment-analysis', model=loaded_model, tokenizer=loaded_tokenizer)

print(nlp("Je suis plutôt confiant."))

高度な使用法

# 高度なシナリオでは、大量のテキストをバッチ処理することができます。
texts = ["Je suis plutôt confiant.", "Je suis triste.", "C'est une bonne nouvelle."]
results = nlp(texts)
print(results)

📚 ドキュメント

モデル評価結果

📄 引用

このモデルを使用する場合は、以下の引用を使用してください。

Jérémy Demange, Four sentiments with FlauBERT, (2021), Hugging Face repository, https://huggingface.co/DemangeJeremy/4-sentiments-with-flaubert