Rubert Base Cased Sentiment Rusentiment

🚀 用於情感分析的RuBERT模型

本項目是一個基於DeepPavlov/rubert-base-cased-conversational的模型，該模型在RuSentiment數據集上進行了訓練，可用於文本情感分析任務，幫助識別文本中的情感傾向。

✨ 主要特性

• 多標籤分類：能夠識別文本中的中性、積極和消極三種情感傾向。

📦 安裝指南

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💻 使用示例

基礎用法

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

📚 詳細文檔

標籤說明

訓練數據集

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.

🔧 技術細節

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📄 許可證

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