Erlangshen Roberta 110M Sentiment

🚀 二郎神-Roberta-110M-情感分析

中国語のRoBERTa-wwm-ext-baseをいくつかの感情分析タスクでファインチューニングしたバージョンです。

• メインページ: 封神榜
• Github: Fengshenbang-LM

🚀 クイックスタート

このモデルは、中国語のRoBERTa-wwm-ext-baseをいくつかの感情分析データセットでファインチューニングしたものです。以下に使用方法のサンプルコードを示します。

from transformers import BertForSequenceClassification
from transformers import BertTokenizer
import torch

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment')
model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment')

text='今天心情不好'

output=model(torch.tensor([tokenizer.encode(text)]))
print(torch.nn.functional.softmax(output.logits,dim=-1))

✨ 主な機能

• 中国語の感情分析タスクに特化したモデルです。
• 複数の感情分析データセットでファインチューニングされており、高い性能を発揮します。

📚 ドキュメント

モデル分類

モデル情報

chinese-roberta-wwm-ext-baseをベースに、収集した8つの中国語分野の感情分析データセット（合計227,347サンプル）で感情分析バージョンをファインチューニングしました。

下流性能

引用

もしあなたの研究や開発でこのモデルを使用する場合は、以下の論文を引用してください。

@article{fengshenbang,
  author    = {Jiaxing Zhang and Ruyi Gan and Junjie Wang and Yuxiang Zhang and Lin Zhang and Ping Yang and Xinyu Gao and Ziwei Wu and Xiaoqun Dong and Junqing He and Jianheng Zhuo and Qi Yang and Yongfeng Huang and Xiayu Li and Yanghan Wu and Junyu Lu and Xinyu Zhu and Weifeng Chen and Ting Han and Kunhao Pan and Rui Wang and Hao Wang and Xiaojun Wu and Zhongshen Zeng and Chongpei Chen},
  title     = {Fengshenbang 1.0: Being the Foundation of Chinese Cognitive Intelligence},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2209.02970},
  year      = {2022}
}

また、以下のウェブサイトも引用することができます。

@misc{Fengshenbang-LM,
  title={Fengshenbang-LM},
  author={IDEA-CCNL},
  year={2021},
  howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で公開されています。