Marfin Emotion

🚀 馬芬情感檢測模型 🎵

該模型基於MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli進行微調，用於基於聊天上下文的情感檢測任務，特別針對印尼語和英語進行了優化。它能夠有效識別多種情感，為情感相關的應用場景提供支持。

🚀 快速開始

此模型可預測用戶聊天輸入與情感假設之間的關係，幫助檢測以下情感：

• senang（開心）
• sedih（悲傷）
• marah（憤怒）
• takut（恐懼）
• cinta（愛）

其應用場景廣泛，包括：

• 基於情感的音樂推薦
• 即時聊天應用中的情感分析
• 人工智能驅動的情緒檢測系統

✨ 主要特性

• 支持印尼語和英語兩種語言，擴大了應用範圍。
• 基於零樣本分類技術，無需大量標註數據即可進行情感檢測。

📦 安裝指南

由於使用了transformers庫，你可以使用以下命令進行安裝：

pip install transformers

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="MarfinF/marfin_emotion")

text = "Aku lagi sedih banget hari ini"
labels = ["senang", "sedih", "marah", "takut", "cinta"]
result = classifier(text, candidate_labels=labels)

print(result)

📚 詳細文檔

📊 訓練詳情

• 基礎模型：mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli
• 微調方式：使用自定義的自然語言推理（NLI）風格數據集進行微調
• 評估指標：準確率

🏷 標籤

零樣本分類、情感、情緒、印尼語、英語

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。