Indonesian Roberta Base Sentiment Classifier

🚀 インドネシア語RoBERTaベース感情分類器

インドネシア語RoBERTaベース感情分類器は、RoBERTaモデルに基づく感情テキスト分類モデルです。このモデルは、元々は事前学習されたインドネシア語RoBERTaベースモデルであり、その後、インドネシア語のコメントとレビューからなるindonluのSmSAデータセットでファインチューニングされました。

学習後、このモデルは94.36%の評価精度と92.42%のF1-macroを達成しました。ベンチマークテストセットでは、93.2%の精度と91.02%のF1-macroを達成しました。

モデルの学習には、TransformersライブラリのHugging FaceのTrainerクラスが使用されました。学習中はPyTorchがバックエンドフレームワークとして使用されましたが、モデルは他のフレームワークとも互換性があります。

🚀 クイックスタート

このインドネシア語RoBERTaベース感情分類器を使うことで、インドネシア語のテキストの感情分析を行うことができます。以下に使用方法の例を示します。

✨ 主な機能

• インドネシア語のテキストに対する感情分類を高精度に行えます。
• 事前学習されたRoBERTaモデルをベースにしているため、汎用性が高いです。
• 複数のフレームワークと互換性があり、柔軟に使用できます。

📦 モデル情報

📊 評価結果

このモデルは5エポックで学習され、最後に最良のモデルが読み込まれました。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

pretrained_name = "w11wo/indonesian-roberta-base-sentiment-classifier"

nlp = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model=pretrained_name,
    tokenizer=pretrained_name
)

nlp("Jangan sampai saya telpon bos saya ya!")

⚠️ 注意事項

事前学習されたRoBERTaモデルとSmSAデータセットの両方に由来するバイアスが、このモデルの結果に引き継がれる可能性があることを考慮してください。

👤 作者

インドネシア語RoBERTaベース感情分類器は、Wilson Wongsoによって学習と評価が行われました。すべての計算と開発は、Google Colaboratoryの無料GPUアクセスを使用して行われました。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。

📖 引用

もしこのモデルを使用する場合は、以下を引用してください。

@misc {wilson_wongso_2023,
	author       = { {Wilson Wongso} },
	title        = { indonesian-roberta-base-sentiment-classifier (Revision e402e46) },
	year         = 2023,
	url          = { https://huggingface.co/w11wo/indonesian-roberta-base-sentiment-classifier },
	doi          = { 10.57967/hf/0644 },
	publisher    = { Hugging Face }
}