Bert Finetuned Japanese Sentiment

🚀 bert-finetuned-japanese-sentiment

このモデルは、cl-tohoku/bert-base-japanese-v2 を日本語のAmazon商品レビューデータセットでファインチューニングしたバージョンです。商品のAmazonレビューの日本語文の感情分析に特化しており、自然言語処理における一般的なタスクである感情分析を行うことができます。

✨ 主な機能

このモデルは、日本語のAmazonレビューの文章の感情を分析し、肯定的、中立的、否定的のいずれかに分類します。自然言語処理における感情分析タスクに特化しており、文章や文書レベルでの極性分類が可能です。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、Amazonレビューの日本語文の感情分析のために訓練されています。感情分析は、自然言語処理における一般的なタスクで、与えられたテキストの極性を文または文書レベルで分類することから成ります。例えば、「この食べ物は美味しい」という文は肯定的な感情を持ち、「この食べ物はまずい」という文は否定的な感情を持ちます。

このモデルでは、日本語の感情分析データセットでBERTモデルをファインチューニングしました。データセットには、Amazonレビューから抽出された20,000文が含まれています。各文は、肯定的、中立的、または否定的とラベル付けされています。モデルは、バッチサイズ16で5エポック訓練されました。

訓練と評価データ

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• learning_rate: 2e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 0
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 6

フレームワークバージョン

• Transformers 4.27.4
• Pytorch 2.0.0+cu118
• Tokenizers 0.13.2

📄 ライセンス

このモデルは、CC BY-SA 4.0ライセンスの下で提供されています。