Suicidal Electra

🚀 Suicidal - ELECTRA

このテキスト分類モデルは、単語のシーケンスが自殺傾向（1）か非自殺傾向（0）かを予測します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、単語のシーケンスが自殺傾向を持つかどうかを予測するためのテキスト分類モデルです。以下のセクションでは、モデルの詳細、使用方法、パフォーマンスなどについて説明します。

✨ 主な機能

• テキストが自殺傾向（1）か非自殺傾向（0）かを予測する。
• 高い精度、再現率、適合率、F1スコアを達成している。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリを通じてモデルをロードします。以下のコードを実行してください。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gooohjy/suicidal-electra")
model = AutoModel.from_pretrained("gooohjy/suicidal-electra")

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gooohjy/suicidal-electra")
model = AutoModel.from_pretrained("gooohjy/suicidal-electra")

📚 ドキュメント

データ

このモデルは、Kaggleから取得した Suicide and Depression Dataset で学習されました。このデータセットはRedditからスクレイピングされ、自殺と非自殺の2つのクラスに均等に配分された232,074行から構成されています。

パラメータ

モデルの微調整は、1エポックで行われ、バッチサイズは6、学習率は0.00001でした。計算リソースと時間の制限により、エポック数とバッチサイズを拡大することができませんでした。

パフォーマンス

上記のデータセットで微調整した後、このモデルは以下の結果を達成しました。

• 正解率: 0.9792
• 再現率: 0.9788
• 適合率: 0.9677
• F1スコア: 0.9732

リソース

ソースコードを含む詳細なリソースについては、GitHubリポジトリ gohjiayi/suicidal-text-detection を参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。