Indonesian Roberta Base Emotion Classifier

🚀 印尼語RoBERTa情感分類器

印尼語RoBERTa情感分類器是一個基於Indo - roberta模型的情感分類器。它在IndoNLU EmoT數據集上進行訓練。所使用的模型為Indo - roberta，並通過遷移學習轉換為情感分類器模型。根據IndoNLU基準測試，該模型的F1 - 宏平均得分為72.05%，準確率為71.81%，精確率為72.47%，召回率為71.94%。

✨ 主要特性

• 基於Indo - roberta模型，在IndoNLU EmoT數據集上訓練。
• 經過遷移學習，從預訓練模型轉換為情感分類器。
• 在IndoNLU基準測試中取得了較好的評估指標。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline
pretrained_name = "StevenLimcorn/indonesian-roberta-base-emotion-classifier"
nlp = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model=pretrained_name,
    tokenizer=pretrained_name
)
nlp("Hal-hal baik akan datang.")

📚 詳細文檔

模型

該模型在7個訓練週期中進行訓練，學習率為2e - 5。取得的各項指標如下所示：

注意事項

請考慮預訓練的RoBERTa模型和EmoT數據集可能存在的偏差，這些偏差可能會影響該模型的預測結果。

作者信息

印尼語RoBERTa基礎情感分類器由Steven Limcorn進行訓練和評估。所有的計算和開發工作均在Google Colaboratory上使用其免費GPU完成。

如果使用該模型，請引用以下文獻：

@misc {steven_limcorn_2023,
	author       = { {Steven Limcorn} },
	title        = { indonesian-roberta-base-emotion-classifier (Revision e8a9cb9) },
	year         = 2023,
	url          = { https://huggingface.co/StevenLimcorn/indonesian-roberta-base-emotion-classifier },
	doi          = { 10.57967/hf/0681 },
	publisher    = { Hugging Face }
}

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。