Roberta Goemotion

🚀 RoBERTa文本情感分類模型

本模型專為GoEmotions數據集訓練，該數據集包含58k條帶有28種情感標籤的Reddit評論，可用於文本情感分類任務，為情感分析提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

本模型是針對GoEmotions數據集進行訓練的，此數據集包含58k條帶有28種情感標籤的Reddit評論。這28種情感分別為：

• 欽佩、 amusement、憤怒、煩惱、認可、關心、困惑、好奇、渴望、失望、不認可、厭惡、尷尬、興奮、恐懼、感激、悲痛、喜悅、愛、緊張、樂觀、驕傲、領悟、寬慰、懊悔、悲傷、驚訝 + 中立

📚 詳細文檔

訓練詳情

• 訓練腳本可在此處獲取：https://github.com/bsinghpratap/roberta_train_goEmotion
• 如果您在運行模型時遇到問題，請隨時在倉庫中創建一個issue，我會盡快回復。
• 該模型在大多數情感上表現良好，但在以下情感上表現欠佳：'渴望'、'厭惡'、'尷尬'、'興奮'、'恐懼'、'悲痛'、'緊張'、'驕傲'、'寬慰'、'懊悔'、'驚訝'
• 我會嘗試進一步微調模型，如果RoBERTa取得更好的性能，會在此更新。
• 每個文本數據點可以有多個標籤。大多數訓練集數據點只有1個標籤：Counter({1: 36308, 2: 6541, 3: 532, 4: 28, 5: 1})。所以目前我只使用每個數據點的第一個標籤。雖然不太理想，但效果還不錯。

模型性能

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。