Distilbert Sentiment Analysis

🚀 情感分析用DistilBERT模型

本模型主要用於社交媒體文本的情感分析，能高效準確地將文本分類為積極和消極情感，為社交媒體數據的情感洞察提供有力支持。

🚀 快速開始

本模型暫未提供快速開始的相關內容。

✨ 主要特性

• 針對性微調：基於distilbert-base-uncased在社交媒體數據集上進行微調，更適配社交媒體文本的情感分析。
• 高效架構：採用DistilBertForSequenceClassification架構，在保證下游任務性能的同時，提升了計算效率。
• 多源數據訓練：使用包含社交媒體帖子、調查和訪談等多源數據進行訓練，具有更廣泛的適用性。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝相關步驟。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例。

📚 詳細文檔

模型描述

概述

該模型是distilbert-base-uncased的微調版本，在社交媒體數據集上進行訓練，用於情感分析。它可以將文本分類為積極和消極情感。

預期用途

此模型旨在用於情感分析任務，特別是社交媒體文本的分析。

模型架構

該模型基於DistilBertForSequenceClassification架構，這是BERT的蒸餾版本，在下游任務中保持了相當的性能，同時計算效率更高。

訓練

訓練數據

該模型在一個包含社交媒體帖子、調查和訪談的數據集上進行訓練，這些數據都標註了情感（積極和消極）。數據集包含來自各種來源和不同人群的文本。

訓練過程

模型使用以下參數進行訓練：

• 優化器：AdamW
• 學習率：5e - 5
• 批量大小：32
• 訓練輪數：30

訓練在Kaggle上進行，使用兩個GPU進行加速訓練。

🔧 技術細節

本模型基於DistilBertForSequenceClassification架構，這是一種經過優化的架構。通過在社交媒體數據集上進行微調，它能夠學習到社交媒體文本中的情感特徵。訓練過程中使用了AdamW優化器，結合特定的學習率、批量大小和訓練輪數，使得模型能夠在保證性能的同時提高計算效率。在Kaggle上利用兩個GPU進行加速訓練，進一步提升了訓練速度。

📄 許可證

本模型採用MIT許可證。