Bert Toxic Comment Classification

🚀 毒性コメント分類用BERTモデル

このモデルは、毒性コメントを分類するためにbert-base-uncasedモデルをファインチューニングしたものです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、毒性コメントを分類するために特化しており、自然言語処理の分野で役立ちます。

✨ 主な機能

• 毒性コメントの分類が可能です。
• bert-base-uncasedモデルをベースにファインチューニングされています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer, TextClassificationPipeline

model_path = "JungleLee/bert-toxic-comment-classification"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path, num_labels=2)

pipeline = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer)
print(pipeline("You're a fucking nerd."))

📚 ドキュメント

訓練データ

訓練データは、このKaggleコンペティションから取得されました。train.csvデータの90%を使用してモデルを訓練しました。

評価結果

モデルは、1500行のホールドアウトテストセットで0.95のAUCを達成しています。

📄 ライセンス

このモデルは、AFL-3.0ライセンスの下で提供されています。