Emotion Text Classifier

🚀 感情分類用にファインチューニングされたDistilRoBERTa-base 🤬🤢😀😐😭😲

このモデルは、テキストデータから感情を分類するために、DistilRoBERTa-baseをファインチューニングしたものです。特に、Netflixの番組や映画の台詞などのデータに対して、6つのエクマン感情と中立クラスを予測することができます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、以下のコードを実行します。

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="michellejieli/emotion_text_classifier")
classifier("I love this!")

出力:
[{'label': 'joy', 'score': 0.9887555241584778}]

✨ 主な機能

• テキストデータから6つのエクマン感情（怒り、嫌悪、恐怖、喜び、中立、悲しみ、驚き）と中立クラスを予測します。
• Emotion English DistilRoBERTa-base と DistilRoBERTa-base をベースにファインチューニングされています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

DistilRoBERTa-baseは、センチメント分析を行うトランスフォーマーモデルです。このモデルは、Friendsショーのトランスクリプトを使用してファインチューニングされ、Netflixの番組や映画の台詞などのテキストデータから感情を分類することを目的としています。

このモデルは、Emotion English DistilRoBERTa-base と DistilRoBERTa-base のファインチューニングバージョンです。最初は、以下の表のデータで学習されています。

そして、以下のデータでファインチューニングされています。

📄 ライセンス

参考文献

Jochen Hartmann, "Emotion English DistilRoBERTa-base". https://huggingface.co/j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base/, 2022.
Ashritha R Murthy and K M Anil Kumar 2021 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 1110 012009

📞 お問い合わせ

ご質問やフィードバックがある場合は、michelleli1999@gmail.com までお問い合わせください。