Roberta Scarcasm Discriminator

🚀 roberta-scarcasm-discriminator

roberta-scarcasm-discriminator是基於roberta-base微調的模型，用於區分諷刺與非諷刺文本，在評估集上有較高的準確率。

🚀 快速開始

本模型是 roberta-base 在未知數據集上的微調版本。微調方法可參考我的GitHub倉庫：Fine-tune-use-transformers。

該模型在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.1844
• 準確率：0.9698

📚 詳細文檔

模型標籤

• label0: 非諷刺
• label1: 諷刺

訓練和評估數據

相關信息待補充。

模型描述

相關信息待補充。

預期用途和限制

相關信息待補充。

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：5e-05
• 訓練批次大小：16
• 評估批次大小：16
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器熱身步數：500
• 訓練輪數：4

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.12.3
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Datasets 1.15.1
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。