Bert Base Chinese Finetuned Sentiment

🚀 BERT 中文情感分析模型

これはBERTに基づく中国語の感情分析モデルで、テキストの感情傾向（ポジティブ、ネガティブ、または中立）を判断するために使用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルは、中国語のAppレビューの感情分析に使用できます。以下に使用方法を示します。

✨ 主な機能

• モデルはbert-base-chineseをファインチューニングしています。
• Appの中国語レビューの感情分析に適しています。
• 出力ラベル: 0（ネガティブ）、1（ポジティブ）、2（中立）
• クラス不均衡問題を解決するために、Focal Lossを使用して訓練されています。

📦 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 torch

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
import torch

# 載入模型和分詞器
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("jackietung/bert-base-chinese-sentiment-finetuned")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jackietung/bert-base-chinese-sentiment-finetuned")

# 準備輸入
text = "這個App使用體驗很差！"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 進行預測
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
    
    # 獲取預測結果
    label_names = ["負面", "正面", "中性"]
    predicted_class = torch.argmax(predictions, dim=1).item()
    
    print(f"預測類別: {label_names[predicted_class]}")
    print(f"預測分數: {predictions[0][predicted_class].item():.4f}")
    
    # 顯示所有類別的分數
    for i, label in enumerate(label_names):
        print(f"{label} 分數: {predictions[0][i].item():.4f}")

📚 ドキュメント

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で公開されています。