Deverta V3 Japanese Large Joy

🚀 DeBERTa 感情予測器

DeBERTa 感情予測器は、微調整された DeBERTa モデルをベースにした、日语文本の感情予測を行う Python パッケージです。このパッケージは、喜び、悲しみ、期待、驚き、怒り、恐怖、嫌悪、信頼の 8 種類の感情予測モデルを提供し、各テキストの感情予測ラベルと肯定カテゴリの信頼度を簡単に取得することができます。

🚀 クイックスタート

DeBERTa 感情予測器を使えば、日语文本の感情分析を迅速に行うことができます。以下では、このパッケージのインストール方法と使い方をご紹介します。

📦 インストール

このパッケージは pip を使ってインストールできます。

pip install deberta-emotion-predictor

また、このパッケージを実行するには、torch、transformers、pandas もインストールする必要があります。

pip install torch 
pip install transformers
pip install pandas 

⚠️ 重要な注意事項

GPU を使用する場合は、NVIDIA GPU ドライバーなどをインストールする必要があります。詳細なインストール方法は他の資料を参照してください。

💻 使用例

基本的な使用法

from deberta_emotion_predictor import DeBERTaEmotionPredictor
predictor = DeBERTaEmotionPredictor()
result = predictor.predict_emotions("今日はとても嬉しい！")
predictor.show_emotions(result)

高度な使用法

データフレームを入力して、一括予測を行うこともできます。

import pandas as pd
from deberta_emotion_predictor import DeBERTaEmotionPredictor

# model_dir は、言語モデルとトークナイザがある場所を指しています
predictor = DeBERTaEmotionPredictor()

# サンプルテキスト（リスト形式）
sample_texts = [
    "そうだ 京都、行こう。",
    "がんばるひとの、がんばらない時間。",
    "わたしらしくをあたらしく",
    "ピースはここにある。",
    "結婚しなくても幸せになれるこの時代に、私は、あなたと結婚したいのです。",
    "これからの地球のために一肌、脱ぎました。",
    "自分は、きっと想像以上だ。",
    "ハローしあわせ。",
    "日本を、1枚で。"
]
res_df = predictor.predict_emotions(sample_texts)

predictor.show_emotions(res_df)

⚠️ 重要な注意事項

Hugging - face から 8 種類の DeBERTa モデルをダウンロードする必要があるため、初回起動には非常に時間がかかります。2回目以降の実行は高速化されます。

テキストの渡し方（リスト形式）

sample_texts = [
    "そうだ 京都、行こう。",
    "がんばるひとの、がんばらない時間。"
]
result_df = predictor.predict_emotions(sample_texts)
predictor.show_emotions(result_df)

単一テキストの場合

result_single = predictor.predict_emotions("新しい朝が来た。")
print(result_single)

出力されるデータフレーム

出力されるデータフレームには、各感情の有無を示す 8 列と、各感情の確率値が含まれています。

print(result_df)

✨ 主な機能

• 8 種類の感情予測：各感情に対して微調整されたモデルを使って、テキストの感情予測を行います。
• 柔軟な入力形式：単一テキスト、テキストリスト、または pandas Series を入力として受け付け、結果を DataFrame 形式で返します。
• 効率的な推論：GPU メモリの使用を削減するため、必要なときだけモデルを GPU にロードします。

📚 ドキュメント

ディレクトリ構造

deberta_emotion_predictor/         
├── README.md                      # この説明ファイル
├── deberta_emotion_predictor.py   # DeBERTaEmotionPredictor クラスの実装
│   └── tokenizer_DeBERTa_v3_large/ # トークナイザ
├── setup.py
├── pyproject.toml
├── README.md
├── LICENSE
└── usage.py                       

必要な環境

• Python 3.6 以上
• PyTorch
• transformers
• pandas

📄 ライセンス

このプロジェクトは、クリエイティブ・コモンズ 表示 - 継承 4.0 国際ライセンス（CC BY - SA 4.0）の下で提供されています。

著作権所有 (c) 2025 Yoichi Takenaka

この作品は、クリエイティブ・コモンズ 表示 - 継承 4.0 国際ライセンスの下でライセンスされています。このライセンスのコピーを表示するには、https://creativecommons.org/licenses/by - sa/4.0/ を訪問してください。

このプロジェクトは以下のものに基づいています。

• DeBERTa (https://huggingface.co/microsoft/deberta - v3 - large)、MIT ライセンス。
• DeBERTa 日本語モデル (https://huggingface.co/globis - university/deberta - v3 - japanese - large)、CC BY - SA 4.0 ライセンス。

すべての修正や派生作品も、同じ CC BY - SA 4.0 ライセンスに基づいて配布する必要があります。