Albert Fa Base V2 Sentiment Deepsentipers Multi

🚀 ALBERT Persian

ペルシャ語の言語表現の自己教師付き学習のための軽量BERT

ALBERT-Persianは、ペルシャ語におけるALBERTの最初の試みです。このモデルは、GoogleのALBERT BASE Version 2.0に基づいて、様々な主題（科学、小説、ニュースなど）の様々な文体の390万を超える文書、7300万の文、13億の単語で学習されています。これは、ParsBERTの場合と同じ方法で行われています。

以前と現在のモデルに関する最新情報については、ALBERT-Persianのリポジトリをご覧ください。

🚀 クイックスタート

ALBERT-Persianは、ペルシャ語の言語表現の自己教師付き学習のための軽量BERTモデルです。このモデルは、GoogleのALBERT BASE Version 2.0に基づいて、様々な主題の様々な文体の大量のデータで学習されています。

✨ 主な機能

ペルシャ語の感情分析 [Digikala, SnappFood, DeepSentiPers]

この機能は、コメントなどのテキストを感情的な傾向に基づいて分類することを目的としています。このタスクには、3つの有名なデータセットがテストされています。Digikalaのユーザーコメント、SnappFoodのユーザーコメント、およびDeepSentiPersの2種類の形式（バイナリ形式とマルチ形式）です。

DeepSentiPers

これはSentiPersのバランスが取れた拡張版で、デジタル製品に関する12,138件のユーザー意見が5つの異なるクラスでラベル付けされています。2つのポジティブ（幸せ、喜び）、2つのネガティブ（激怒、怒り）、および1つの中立クラスです。したがって、このデータセットは、マルチクラス分類とバイナリ分類の両方に利用できます。バイナリ分類の場合は、中立クラスとそれに対応する文がデータセットから削除されます。

バイナリ分類

1. ネガティブ (激怒 + 怒り)
2. ポジティブ (幸せ + 喜び)

マルチクラス分類

1. 激怒
2. 怒り
3. 中立
4. 幸せ
5. 喜び

ダウンロード データセットは以下からダウンロードできます。

• SentiPers
• DeepSentiPers

結果

以下の表は、他のモデルやアーキテクチャと比較して得られたF1スコアをまとめたものです。

BibTeXエントリと引用情報

出版物では、以下のように引用してください。

@misc{ALBERTPersian,
  author = {Mehrdad Farahani},
  title = {ALBERT-Persian: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations for the Persian Language},
  year = {2020},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/m3hrdadfi/albert-persian}},
}

@article{ParsBERT,
    title={ParsBERT: Transformer-based Model for Persian Language Understanding},
    author={Mehrdad Farahani, Mohammad Gharachorloo, Marzieh Farahani, Mohammad Manthouri},
    journal={ArXiv},
    year={2020},
    volume={abs/2005.12515}
}

質問がある場合

ALBERT-PersianのリポジトリにGitHubのIssueを投稿してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。