Da Sentiment Base

🚀 デンマーク語BERTのモデルカード

デンマーク語の文章の感情極性を検出するBERT Toneモデルです。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを始めることができます。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("alexandrainst/da-sentiment-base")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("alexandrainst/da-sentiment-base")

✨ 主な機能

このモデルは、デンマーク語の文章の感情極性（肯定的、中立的、否定的）を検出することができます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

BERT Toneモデルは、デンマーク語の文章の感情極性（肯定的、中立的、否定的）を検出します。BotXOによる事前学習済みのデンマーク語BERTモデルをファインチューニングしています。

用途

直接的な用途

このモデルは、テキスト分類に使用できます。

スコープ外の用途

このモデルは、人々に敵意や疎外感を与える環境を意図的に作り出すために使用してはいけません。

バイアス、リスク、制限

言語モデルのバイアスと公平性の問題については、多くの研究が行われています（例えば、Sheng et al. (2021) と Bender et al. (2021) を参照）。このモデルによって生成される予測には、保護されたクラス、アイデンティティの特性、および敏感な社会的・職業的グループにまたがる不快で有害なステレオタイプが含まれる可能性があります。

推奨事項

ユーザー（直接的なユーザーと下流のユーザーの両方）は、このモデルのリスク、バイアス、制限について認識すべきです。さらなる推奨事項については、詳細情報が必要です。

トレーニングの詳細

トレーニングデータ

トレーニングに使用されたデータは、Twitter Sentiment と EuroParl sentiment 2 データセットから来ています。

トレーニング手順

前処理

BotXOによる事前学習済みの デンマーク語BERT モデルをファインチューニングしています。

評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

詳細情報が必要です。

要因

詳細情報が必要です。

メトリクス

F1

結果

詳細情報が必要です。

環境への影響

炭素排出量は、Lacoste et al. (2019) で提示された Machine Learning Impact calculator を使用して推定できます。

モデルカードの作成者

DaNLPがEzi OzoaniとHugging Faceチームと協力して作成しました。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。