Distilbert Base Uncased Finetuned On Emotions Data

🚀 基於情感數據微調的DistilBERT無大小寫模型

本模型是基於 distilbert-base-uncased 在未知數據集上微調得到的版本。它能夠分析文本並將其分類到不同的情感類別中，如喜悅、悲傷、憤怒等，為文本情感分析提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

本模型在評估集上取得了以下成果：

• 損失值：0.1561
• 準確率：0.933
• F1值：0.9328

✨ 主要特性

情感分類能力

該模型旨在分析文本，並將其分類為不同的情感類別，如喜悅、悲傷、憤怒等。它在專門標註了情感的數據集上進行訓練，能夠識別輸入文本的情感基調。

侷限性

• 情感混淆：該模型在區分“恐懼”和“憤怒”、“喜悅”和“愛”時可能會出現混淆。因為這兩種情感的表達方式可能相似，特別是在涉及挫折、壓力或危險的情況下。此外，表達這些情感的語言可能會有重疊，例如“緊張”、“沮喪”或“受到威脅”等詞，根據上下文的不同，可能被解釋為恐懼或憤怒。這種語言線索的重疊使得模型難以區分這兩種情感。

📦 安裝指南

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💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過該章節。

📚 詳細文檔

訓練和評估數據

使用了Hugging Face上可用的情感數據：

• 訓練數據：emotion['train']
• 評估數據：emotion['evaluation']

混淆矩陣

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：2e-05
• 訓練批次大小：64
• 評估批次大小：64
• 隨機種子：42
• 優化器：使用adamw_torch，β值為(0.9, 0.999)，ε值為1e-08，無額外優化器參數
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：4

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.47.1
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

🔧 技術細節

文檔未提供具體的技術實現細節（內容少於50字），故跳過該章節。

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。