Albert Fa Base V2 Sentiment Multi

🚀 ペルシア語ALBERT

ペルシア語の自己教師付き言語表現学習用の軽量BERTモデル

ペルシア語ALBERT は、ペルシア語に対する初のALBERTモデルの試みです。このモデルは、GoogleのALBERT BASE 2.0バージョンをベースに訓練されています。訓練データは、科学、小説、ニュースなどの多くのトピックにまたがる様々な執筆スタイルを持つ、390万を超えるドキュメント、7300万の文、および13億の単語を含んでいます。訓練方法は、ParsBERTを訓練したときと同様です。

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🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、ペルシア語の言語表現学習に焦点を当てており、ALBERTモデルアーキテクチャに基づいて、大規模なペルシア語テキストデータを使用して訓練されています。これにより、ペルシア語に関連する自然言語処理タスクに強力なサポートを提供します。

✨ 主な機能

ペルシア語感情分析 [Digikala、SnappFood、DeepSentiPers]

この機能は、テキスト（例えばレビュー）の感情傾向に基づいてそれを分類することを目的としています。このタスクについて、3つの有名なデータセット：Digikala ユーザーレビュー、SnappFood ユーザーレビュー、および DeepSentiPers をテストしました。テストは、二値分類と多クラス分類の2種類で行われました。

モデルの性能

3つのデータセットを ネガティブ、ニュートラル、および ポジティブ の多ラベルを含むデータセットに統合した後、モデルのF1スコアは70.72%に達しました。

📚 ドキュメント

BibTeX引用と引用情報

もしあなたが学術出版物でこのモデルを使用する場合は、以下の形式で引用してください。

@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ライセンスの下で提供されています。

❓ よくある質問

もしあなたに疑問がある場合は、ペルシア語ALBERT リポジトリでGitHubのissueを投稿してください。