Indoroberta Base Sentiment Indonesian Social Media

🚀 感情分類モデルの評価と引用情報

このプロジェクトでは、提案された感情分類モデルの評価結果と引用情報を提供しています。モデルカードのメタデータについては、こちらの仕様書を参照してください。また、ドキュメントやガイドはこちらにあります。

📚 詳細ドキュメント

🔍 評価結果

提案された感情分類モデルの精度とF1スコアは、エポック数が10、バッチサイズが32の条件下で、それぞれ98%と97.4%という結果が得られました。

📖 引用情報

• テキスト形式 Y. O. Sihombing, R. Fuad Rachmadi, S. Sumpeno and M. J. Mubarok, "Optimizing IndoRoBERTa Model for Multi-Class Classification of Sentiment & Emotion on Indonesian Twitter," 2024 IEEE 10th Information Technology International Seminar (ITIS), Surabaya, Indonesia, 2024, pp. 12-17, doi: 10.1109/ITIS64716.2024.10845566.

• BibTex形式

@INPROCEEDINGS{10845566,
  author={Sihombing, Yogie Oktavianus and Fuad Rachmadi, Reza and Sumpeno, Surya and Mubarok, Moh. Jabir},
  booktitle={2024 IEEE 10th Information Technology International Seminar (ITIS)}, 
  title={Optimizing IndoRoBERTa Model for Multi-Class Classification of Sentiment & Emotion on Indonesian Twitter}, 
  year={2024},
  volume={},
  number={},
  pages={12-17},
  keywords={Seminars;Sentiment analysis;Accuracy;Social networking (online);Blogs;Text categorization;Predictive models;Emotional responses;Information technology;Optimization;IndoRoBERTa;classification;sentiment;emotion;Indonesian;Twitter},
  doi={10.1109/ITIS64716.2024.10845566}
}

🙏 謝辞

著者たちは、この研究に対して一貫して支援を提供してくれたすべての内外の関係者に感謝の意を表します。特に、HuggingFace上で公開されているモデルを提供してくれたWilson Wongso、Steven Limcorn、Cahya Wirawanに感謝します。