Senda

🚀 センチメント分析用に微調整されたデンマーク語BERTモデル senda

このモデルは、デンマーク語のテキストの極性（「ポジティブ」、「ニュートラル」、「ネガティブ」）を検出します。

このモデルは、Alexandra Instituteによってアノテーション付けされたツイートを使用して学習およびテストされています。また、sendaパッケージを使用して学習されています。

🚀 クイックスタート

以下は、🤗Transformersライブラリを使用して、PyTorchでこのモデルをロードする例です。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("pin/senda")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("pin/senda")

# 'senda'センチメント分析パイプラインを作成
senda_pipeline = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)

text = "Sikke en dejlig dag det er i dag"
# 英語では 'what a lovely day'
senda_pipeline(text)

📚 ドキュメント

性能

sendaモデルは、Alexandra Instituteが提供する小規模なテストデータセットで、0.77の正解率と0.73のマクロ平均F1スコアを達成しています。このモデルは確かに改善の余地があり、すべてのNLP愛好家に挑戦してもらえることを期待しています。その際には、sendaパッケージを使用することができます。

連絡先

著者のLars Kjeldgaardには、lars.kjeldgaard@eb.dkまで自由に連絡してください。

謝辞

デンマーク語BERTの事前学習と、sendaのTensorFlowバックエンドの追加に協力してくれたMalte Højmark-Berthelsenに感謝します。

📄 ライセンス

このモデルは、CC BY 4.0ライセンスの下で提供されています。