Sentiment Analysis Customer Reviews

🚀 センチメント分析 - 顧客レビュー

このモデルは、Amazonの顧客レビューを対象に、肯定的または否定的なセンチメントを分類するテキスト分類モデルです。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使って、モデルを簡単に利用できます。

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="dnzblgn/Sentiment-Analysis-Customer-Reviews")
result = classifier("The product didn't arrive on time and was damaged.")
print(result)

✨ 主な機能

• テキストを肯定的または否定的なセンチメントに分類します。
• Amazonの顧客レビューを対象に訓練されています。

📦 インストール

このモデルはtransformersライブラリを使用しています。必要に応じて、以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="dnzblgn/Sentiment-Analysis-Customer-Reviews")
result = classifier("The product didn't arrive on time and was damaged.")
print(result)

📚 ドキュメント

センチメントマッピング

sentiment_mapping = {1: "Negative", 0: "Positive"}

訓練詳細

このモデルは、McAuley-Lab/Amazon-Reviews-2023データセットで訓練されました。このデータセットには、Amazonのラベル付き顧客レビューが含まれており、主に肯定的と否定的の2つのカテゴリに焦点を当てています。

訓練ハイパーパラメータ

• モデル: microsoft/deberta-v3-base
• 学習率: 3e-5
• エポック数: 6
• 訓練バッチサイズ: 16
• 勾配累積ステップ: 2
• 重み減衰: 0.015
• ウォームアップ率: 0.1

評価

このモデルは、Amazonレビューデータセットのサブセットを使用して評価されました。テキストを肯定的または否定的に分類する二値分類に焦点を当てています。

評価指標

• 正解率 (Accuracy): 0.98
• 適合率 (Precision): 0.98
• 再現率 (Recall): 0.99
• F1スコア: 0.98

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。