Indonesia Bert Sentiment Classification

🚀 インドネシア語BERTベースの感情分類器

このモデルは、インドネシア語の文章の感情を分類するモデルです。元のモデルは、IndoBERT Base Model (phase1 - uncased) を Prosa sentiment dataset で事前学習したものです。

🚀 クイックスタート

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

pretrained= "mdhugol/indonesia-bert-sentiment-classification"

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(pretrained)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained)

sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)

label_index = {'LABEL_0': 'positive', 'LABEL_1': 'neutral', 'LABEL_2': 'negative'}

pos_text = "Sangat bahagia hari ini"
neg_text = "Dasar anak sialan!! Kurang ajar!!"

result = sentiment_analysis(pos_text)
status = label_index[result[0]['label']]
score = result[0]['score']
print(f'Text: {pos_text} | Label : {status} ({score * 100:.3f}%)')

result = sentiment_analysis(neg_text)
status = label_index[result[0]['label']]
score = result[0]['score']
print(f'Text: {neg_text} | Label : {status} ({score * 100:.3f}%)')