Twitter Xlm Roberta Base Sentiment Finetunned

🚀 citizenlab/twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned

このモデルは、Cardiff NLP Groupの感情分類モデルをベースに、微調整された多言語XLM - Robertaモデルのシーケンス分類器です。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用することで、テキストの感情分類を行うことができます。

✨ 主な機能

• 複数の言語に対応した感情分類が可能です。
• 微調整されたモデルで、高精度な分類結果を提供します。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

model_path = "citizenlab/twitter-xlm-roberta-base-sentiment-finetunned"

sentiment_classifier = pipeline("text-classification", model=model_path, tokenizer=model_path)
sentiment_classifier("this is a lovely message")
> [{'label': 'Positive', 'score': 0.9918450713157654}]

sentiment_classifier("you are an idiot and you and your family should go back to your country")
> [{'label': 'Negative', 'score': 0.9849833846092224}]

📚 ドキュメント

モデル情報

ウィジェットの使用例

widget:
- text: "this is a lovely message"
  example_title: "Example 1"
  multi_class: false
- text: "you are an idiot and you and your family should go back to your country"
  example_title: "Example 2"
  multi_class: false

🔧 技術詳細

評価結果

              precision    recall  f1-score   support

    Negative       0.57      0.14      0.23        28
     Neutral       0.78      0.94      0.86       132
    Positive       0.89      0.80      0.85        51

    accuracy                           0.80       211
   macro avg       0.75      0.63      0.64       211
weighted avg       0.78      0.80      0.77       211