German Sentiment Bert

🚀 ドイツ語のBertを用いた感情分類モデル

このモデルは、ドイツ語のテキストに対する感情分類のために学習されました。最良の結果を得るためには、すべてのモデル入力を学習時に適用されたと同じ手順で前処理する必要があります。モデルの使用を簡単にするために、前処理と推論に必要なコードをまとめたPythonパッケージを提供しています。

このモデルはGoogleのBertアーキテクチャを使用し、183.4万件のドイツ語サンプルで学習されました。学習データには、Twitter、Facebook、映画、アプリ、ホテルのレビューなど、様々なドメインのテキストが含まれています。データセットと学習プロセスに関する詳細情報は、この論文で確認できます。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

pypi からパッケージをインストールします。

pip install germansentiment

💻 使用例

基本的な使用法

from germansentiment import SentimentModel

model = SentimentModel()

texts = [
    "Mit keinem guten Ergebniss","Das ist gar nicht mal so gut",
    "Total awesome!","nicht so schlecht wie erwartet",
    "Der Test verlief positiv.","Sie fährt ein grünes Auto."]
       
result = model.predict_sentiment(texts)
print(result)

上記のコードは以下のリストを出力します。

["negative","negative","positive","positive","neutral", "neutral"]

高度な使用法

from germansentiment import SentimentModel

model = SentimentModel()

classes, probabilities = model.predict_sentiment(["das ist super"], output_probabilities = True) 
print(classes, probabilities)

['positive'] [[['positive', 0.9761366844177246], ['negative', 0.023540444672107697], ['neutral', 0.00032294404809363186]]]

📚 ドキュメント

モデルとデータ

このモデルの学習に使用されたコードとデータに興味がある場合は、このリポジトリ と 論文 を参照してください。以下は、このモデルがさまざまなデータセットで達成したF1スコアの表です。このモデルは、より新しいバージョンのtransformerライブラリで学習されているため、論文に報告されている結果よりもわずかに良い結果が得られています。

引用

フィードバックや質問がある場合は、メールまたはTwitter @oliverguhr で連絡してください。このモデルが役に立った場合は、以下のように引用してください。

@InProceedings{guhr-EtAl:2020:LREC,
  author    = {Guhr, Oliver  and  Schumann, Anne-Kathrin  and  Bahrmann, Frank  and  Böhme, Hans Joachim},
  title     = {Training a Broad-Coverage German Sentiment Classification Model for Dialog Systems},
  booktitle      = {Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference},
  month          = {May},
  year           = {2020},
  address        = {Marseille, France},
  publisher      = {European Language Resources Association},
  pages     = {1620--1625},
  url       = {https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.202}
}

📄 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。