Indonesiasentiment

🚀 インドネシア語RoBERTaベース感情分類器

インドネシア語RoBERTaベース感情分類器は、RoBERTaモデルに基づく感情テキスト分類モデルです。このモデルは、元々は事前学習されたIndonesian RoBERTa Baseモデルで、その後、インドネシア語のコメントとレビューからなるindonluのSmSAデータセットでファインチューニングされました。

学習後、このモデルは94.36%の評価精度と92.42%のF1マクロを達成しました。ベンチマークテストセットでは、93.2%の精度と91.02%のF1マクロを達成しました。

モデルの学習には、TransformersライブラリのHugging FaceのTrainerクラスが使用されました。学習中はPyTorchがバックエンドフレームワークとして使用されましたが、モデルは他のフレームワークとも互換性があります。

✨ 主な機能

• RoBERTaモデルに基づいた高精度のインドネシア語感情分類。
• 事前学習モデルをSmSAデータセットでファインチューニングした。
• 複数のフレームワークと互換性がある。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

pretrained_name = "sahri/sentiment"

nlp = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model=pretrained_name,
    tokenizer=pretrained_name
)

nlp("tidak jelek tapi keren")

📚 ドキュメント

モデル

評価結果

モデルは5エポックで学習され、最後に最良のモデルがロードされました。

🔧 技術詳細

このモデルは、事前学習されたIndonesian RoBERTa Baseモデルを使用し、SmSAデータセットでファインチューニングされました。学習にはHugging FaceのTrainerクラスが使用され、PyTorchをバックエンドフレームワークとして使用しました。学習は5エポック行われ、最良のモデルが選択されました。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

⚠️ 重要提示

事前学習されたRoBERTaモデルとSmSAデータセットに由来するバイアスが、このモデルの結果に反映される可能性があることに留意してください。

作者

Indonesian RoBERTa Base Sentiment Classifierは、[sahri ramadhan]によって学習と評価が行われました。すべての計算と開発は、Google Colaboratoryの無料GPUアクセスを使用して行われました。