Ararest Arabic Restaurant Reviews Sentiment Analysis

🚀 🍽️ アラビア語レストランレビューの感情分析

このモデルは、アラビア語のレストランレビューを「ポジティブ」または「ネガティブ」に分類する、ファインチューニングされたAraBERTモデルです。 「aubmindlab/bert - base - arabertv2」をベースに、Hugging Face Transformersを使用してファインチューニングされています。

🚀 クイックスタート

🔥 このモデルの魅力

✅ Hugging Faceのデータセットに含まれる実際のレストランレビューで学習 ✅ 完全なトレーニングでファインチューニング（LoRAやアダプターではない） ✅ バランスの取れたデータセット（2418件のポジティブレビューと2418件のネガティブレビュー） ✅ アラビア語の感情分析における高精度と高性能

🚀 今すぐモデルを試す！

Hugging Face Spaceから直接推論を実行できます。

✨ 主な機能

📥 データセットと前処理

• データセットのソース: hadyelsahar/ar_res_reviews
• テキストクリーニング:
  • 非アラビア語のテキスト、特殊文字、余分な空白を削除。
  • アラビア語の文字を正規化（إ, أ, آ → ا、ة → ه）。
  • ポジティブとネガティブの感情分布をバランスさせる。
• トークナイゼーション:
  • AraBERTトークナイザー（aubmindlab/bert - base - arabertv2）を使用。
• 学習データとテストデータの分割:
  • 80%学習データ | 20%テストデータ。

🏋️ トレーニングと性能

このモデルは、Hugging Face Transformersを使用して以下のハイパーパラメータでファインチューニングされました。

📊 最終モデルの結果

⚙️ トレーニング設定

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    save_strategy="epoch",
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    num_train_epochs=4,
    weight_decay=1,
    learning_rate=1e-5,
    lr_scheduler_type="cosine",
    warmup_ratio=0.1,
    fp16=True,
    save_total_limit=2,
    gradient_accumulation_steps=2,
    load_best_model_at_end=True,
    max_grad_norm=1.0,
    metric_for_best_model="eval_loss",
    greater_is_better=False,
)

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

model_name = "Abduuu/ArabReview-Sentiment"
sentiment_pipeline = pipeline("text-classification", model=model_name)

review = "الطعام كان رائعًا والخدمة ممتازة!"
result = sentiment_pipeline(review)
print(result)

✅ 出力例:

[{'label': 'Positive', 'score': 0.91551274061203}]

📚 詳細ドキュメント

📉 トレーニングと検証の損失曲線

このモデルは4エポックでトレーニングされ、最良のモデルはエポック2で選択されました（検証損失が最も低い）。

📊 データセットのクラス分布

📄 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。

質問やコラボレーションについては、お気軽にご連絡ください！🚀