Sentiment Roberta Large English 3 Classes

🚀 RoBERTaベースの英文センチメント分析モデル

このモデルはRoBERTaをベースに構築され、英文テキストのセンチメントを3つのクラスに分類することができます。

🚀 クイックスタート

このRoBERTaベースのモデルは、英文テキストのセンチメントを3つのクラスに分類することができます。

• ポジティブ 😀
• ニュートラル 😐
• ネガティブ 🙁

このモデルは、5,304件の手動でアノテーション付けされたソーシャルメディア投稿を使用してファインチューニングされました。ホールドアウト精度は86.1%です。トレーニングアプローチの詳細については、Hartmann et al. (2021)のWeb Appendix Fを参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="j-hartmann/sentiment-roberta-large-english-3-classes", return_all_scores=True)
classifier("This is so nice!")

高度な使用法

Output:
[[{'label': 'negative', 'score': 0.00016451838018838316},
  {'label': 'neutral', 'score': 0.000174045650055632},
  {'label': 'positive', 'score': 0.9996614456176758}]]

📚 ドキュメント

当社のモデルを使用する際には、この論文を引用してください。ご質問やフィードバックがあれば、jochen.hartmann@tum.deまでお気軽にご連絡ください。

@article{hartmann2021,
  title={The Power of Brand Selfies},
  author={Hartmann, Jochen and Heitmann, Mark and Schamp, Christina and Netzer, Oded},
  journal={Journal of Marketing Research}
  year={2021}
}