Distilbert Imdb Negative

🚀 DistilBERTモデル（IMDBの否定的なレビューで学習済み）

このプロジェクトでは、IMDBデータセットの否定的なレビューを使ってDistilBERTモデルを学習させています。これにより、否定的な感情を含むテキストを正確に分析・識別することができ、感情分析などの関連タスクに強力なサポートを提供します。

🚀 クイックスタート

元文書で具体的なクイックスタートの内容が提供されていないため、この部分は詳細に展開できません。関連するコードや手順がある場合は、以下のように操作することができます。

# 仮定のコード例
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

# 事前学習済みのトークナイザーとモデルをロード
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('your-trained-model')

# サンプルテキスト
text = "This movie is really bad."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 予測を行う
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class_id = logits.argmax().item()

print(f"Predicted class: {predicted_class_id}")

✨ 主な機能

• ターゲット指向の学習：IMDBの否定的なレビューを使って学習させているため、否定的な感情を含むテキストの識別に特化しており、精度が高いです。
• 軽量モデル：DistilBERT自体が軽量な事前学習モデルであり、性能を維持しながら、推論速度が速く、計算リソースの要求も低いです。

📦 インストール

元文書にインストール手順がある場合は、ここに詳細を記載します。例えば：

# transformersライブラリをインストール
pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

# 基本的な使用例のコード
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

# 事前学習済みのトークナイザーとモデルをロード
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('your-trained-model')

# サンプルテキスト
text = "This book is terrible."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 予測を行う
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class_id = logits.argmax().item()

print(f"Predicted class: {predicted_class_id}")

高度な使用法

# 高度な使用シナリオの説明：テキストのバッチ処理
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertForSequenceClassification
import torch

# 事前学習済みのトークナイザーとモデルをロード
tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-uncased')
model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('your-trained-model')

# サンプルテキストのリスト
texts = ["This movie is a waste of time.", "The service in this restaurant is really poor."]
inputs = tokenizer(texts, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)

# 予測を行う
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_class_ids = logits.argmax(dim=1).tolist()

print(f"Predicted classes: {predicted_class_ids}")