Swedish Sentiment Fear

🚀 用於情感分析的瑞典語BERT模型

Recorded Future 與 AI Sweden 聯合發佈了兩個用於瑞典語情感分析的語言模型。這兩個模型基於 KB/bert-base-swedish-cased 模型，並針對多標籤情感分析任務進行了微調。

這些模型針對恐懼和暴力兩種情感進行了微調。模型會在相應索引處輸出三個浮點數，分別對應 “負面”、“弱情感” 和 “強情感” 標籤。 這些模型在以對話為重點的瑞典語數據上進行了訓練，這些數據收集自各種互聯網來源和論壇。

這些模型僅在瑞典語數據上進行訓練，僅支持對瑞典語輸入文本進行推理。對於所有非瑞典語輸入，模型的推理指標未定義，這些輸入被視為域外數據。

當前模型支持 Transformers 版本 >= 4.3.3 和 Torch 版本 1.8.0，與舊版本的兼容性未經驗證。

✨ 主要特性

瑞典語情感 - 恐懼模型

導入模型

可以通過以下代碼從 transformers 庫中導入該模型：

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizerFast

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("RecordedFuture/Swedish-Sentiment-Fear")
classifier_fear = BertForSequenceClassification.from_pretrained("RecordedFuture/Swedish-Sentiment-Fear")

當模型和分詞器初始化後，即可用於推理。

情感定義

• 強情感：包括但不限於以下文本：對恐懼和/或焦慮有明顯表達強調的文本。
• 弱情感：包括但不限於以下文本：以中立方式表達恐懼和/或焦慮的文本。

驗證指標

在訓練過程中，模型在以下分類斷點處達到了最大驗證指標：

瑞典語情感 - 暴力模型

導入模型

可以通過以下代碼從 transformers 庫中導入該模型：

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizerFast

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("RecordedFuture/Swedish-Sentiment-Violence")
classifier_violence = BertForSequenceClassification.from_pretrained("RecordedFuture/Swedish-Sentiment-Violence")

當模型和分詞器初始化後，即可用於推理。

情感定義

• 強情感：包括但不限於以下文本：提及高度暴力行為、語氣激進的文本。
• 弱情感：包括但不限於以下文本：包含未達到強情感標準的一般性暴力表述的文本。

驗證指標

在訓練過程中，模型在以下分類斷點處達到了最大驗證指標：

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。