Bert For Japanese Twitter Sentiment

🚀 BERT for Sentiment Analysis of Japanese Twitter

このモデルは、BERT for Japanese Twitter からファインチューニングされたものです。この元のモデルは、東北大学の日本語BERTをTwitterコーパスでMLMを続けることで適応させたものです。ファインチューニングには、Japanese Twitter Sentiment 1k (JTS1k) を使用し、混合された例は除外しました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、日本語のTwitterデータの感情分析に最適化されています。以下の手順で簡単に使用できます。

✨ 主な機能

• 日本語のTwitterデータに特化した感情分析を行えます。
• 3つのラベル（ネガティブ、中立、ポジティブ）で分類できます。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリが必要です。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
sentiment = pipeline("sentiment-analysis", model="LoneWolfgang/bert-for-japanese-twitter-sentiment")
sentiment ("こちらのカフェ、サービスが残念でした。二度と行かないかな…😞 #がっかり")

[{'label': 'negative', 'score': 0.8242}]

📚 ドキュメント

ラベルの説明

• 0 -> ネガティブ
• 1 -> 中立
• 2 -> ポジティブ

📄 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。