Rubert Base Cased Sentiment Rusentiment

🚀 用于情感分析的RuBERT模型

本项目是一个基于DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational的模型，该模型在RuSentiment数据集上进行了训练，可用于文本情感分析任务，帮助识别文本中的情感倾向。

✨ 主要特性

• 多标签分类：能够识别文本中的中性、积极和消极三种情感倾向。

📦 安装指南

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💻 使用示例

基础用法

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from transformers import BertTokenizerFast

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('blanchefort/rubert-base-cased-sentiment-rusentiment')
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('blanchefort/rubert-base-cased-sentiment-rusentiment', return_dict=True)

@torch.no_grad()
def predict(text):
    inputs = tokenizer(text, max_length=512, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    predicted = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=1)
    predicted = torch.argmax(predicted, dim=1).numpy()
    return predicted

📚 详细文档

标签说明

训练数据集

RuSentiment

A. Rogers A. Romanov A. Rumshisky S. Volkova M. Gronas A. Gribov RuSentiment: An Enriched Sentiment Analysis Dataset for Social Media in Russian. Proceedings of COLING 2018.

🔧 技术细节

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📄 许可证

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