Marfin Emotion

🚀 マルフィン感情検出モデル 🎵

このモデルは、チャットコンテキストに基づく感情検出タスク用に MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli からファインチューニングされたもので、特にインドネシア語と英語に最適化されています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、ユーザーのチャット入力と感情に関する仮説との関係を予測します。以下のような感情を検出するのに役立ちます。

• senang（幸せ）
• sedih（悲しい）
• marah（怒り）
• takut（恐れ）
• cinta（愛）

これは以下の用途に役立ちます。

• 感情ベースの音楽推薦
• リアルタイムチャットアプリのセンチメント分析
• AI駆動のムード検出システム

✨ 主な機能

• ユーザーのチャット入力と感情仮説の関係を予測することができます。
• インドネシア語と英語に最適化されています。
• 感情ベースの音楽推薦やセンチメント分析など、様々な用途に利用できます。

📦 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

classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="MarfinF/marfin_emotion")

text = "Aku lagi sedih banget hari ini"
labels = ["senang", "sedih", "marah", "takut", "cinta"]
result = classifier(text, candidate_labels=labels)

print(result)

📚 ドキュメント

モデル情報

タグ

Zero-Shot Classification, Emotion, Mood, Indonesian, English

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。