Camembert Sentiment Allocine

🚀 法語情感分析模型 - camembert-sentiment-allocine

本模型是基於 allocine 數據集對 camembert-base 進行微調後的版本，可用於法語情感分析任務，為相關應用提供了有效的情感分類能力。

🚀 快速開始

此模型是為測試目的在 allocine 數據集上對 camembert-base 進行單輪微調訓練得到的。

📚 詳細文檔

預期用途和限制

本模型僅經過一個輪次的訓練，主要用於測試目的。

訓練過程

本模型通過微調 TensorFlow 版本的 camembert-base 創建，在訓練時凍結了編碼器部分：

model.roberta.trainable = False

因此，訓練期間僅更新了分類器頭部的參數。

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

- 優化器: {
     '名稱': 'Adam', 
     '學習率': {
         '類名': 'PolynomialDecay', 
         '配置': {'初始學習率': 5e-05, '衰減步數': 15000, '最終學習率': 0.0, '冪': 1.0, '循環': False, '名稱': None}
      }, 
      '衰減': 0.0, 
      'beta_1': 0.9, 
      'beta_2': 0.999, 
      'epsilon': 1e-07, 
      'amsgrad': False
}
- 訓練精度: float32
- 輪數: 1

訓練結果

模型在測試集上取得了以下結果：

框架版本

• Transformers 4.22.2
• TensorFlow 2.8.2
• Datasets 2.5.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。