Sabert Spanish Sentiment Analysis

🚀 スペイン語感情分析分類器

このモデルは、スペイン語のテキストに含まれる感情を検出するためのBERTベースのテキスト分類器です。ブエノスアイレス大学（UBA）のコンピュータエンジニアリング学位の卒業論文プロジェクトとして開発されました。特定のハイパーパラメータを使用して、dccuchile/bert-base-spanish-wwm-uncased モデルをファインチューニングし、様々な地域から収集された11,500件のスペイン語ツイート（ポジティブとネガティブ）のデータセットで学習させました。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、まず必要な依存関係をインストールし、モデルをロードして予測を行います。以下に手順を示します。

✨ 主な機能

• スペイン語のテキストの感情分析を行うことができます。
• BERTベースのモデルを使用しており、高精度な分類が可能です。

📦 インストール

必要な依存関係をpipを使ってインストールできます。

pip install transformers torch

💻 使用例

基本的な使用法

モデルのロード

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("VerificadoProfesional/SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("VerificadoProfesional/SaBERT-Spanish-Sentiment-Analysis")

予測関数の定義

def predict(model,tokenizer,text,threshold = 0.5):   
        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128)
        with torch.no_grad():
            outputs = model(**inputs)
        
        logits = outputs.logits
        probabilities = torch.softmax(logits, dim=1).squeeze().tolist()
        
        predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
        if probabilities[predicted_class] <= threshold and predicted_class == 1:
            predicted_class = 0
  
        return bool(predicted_class), probabilities

予測の実行

text = "Your Spanish news text here"
predicted_label,probabilities = predict(model,tokenizer,text)
print(f"Text: {text}")
print(f"Predicted Class: {predicted_label}")
print(f"Probabilities: {probabilities}")

📚 ドキュメント

チームメンバー

• Azul Fuentes
• Dante Reinaudo
• Lucía Pardo
• Roberto Iskandarani

モデルの詳細

評価指標

このモデルの性能は以下の指標で評価されました。

• Accuracy = 86.47%
• F1-Score = 86.47%
• Precision = 86.46%
• Recall = 86.51%

📄 ライセンス

• Apache License 2.0
• TASS データセットのライセンス

謝辞

ベースとなるスペイン語BERTモデルを提供してくれたDCC UChileと、学習に使用したデータセットに貢献してくれたすべての方々に特別な感謝を申し上げます。