Albert Fa Base V2 Sentiment Deepsentipers Binary

🚀 ALBERT Persian

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版BERT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、13億の単語で訓練されています。

最新のモデル情報については、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、13億の単語で訓練されています。

✨ 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偏り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をテストしました。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つのバイナリ形式とマルチ形式のタイプです。

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（幸せと喜び）、2つのネガティブ（激怒と怒り）、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は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}
}

📄 ライセンス

このプロジェクトはApache 2.0ライセンスの下で公開されています。

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。