Bertweet Hedge

🚀 社交媒體文本模糊表達檢測模型

本項目基於VinAI的BERTweet基礎模型，在塞格德不確定性語料庫的Wiki Weasel 2.0語料上進行微調，用於檢測社交媒體文本中的模糊表達（語言不確定性）。模型使用了Ray Tune實現的Deep Mind基於種群的訓練方法進行訓練和優化，以準確率和F1值的算術平均值作為評估指標。

🚀 快速開始

本模型可直接用於社交媒體文本的模糊表達檢測，以下是示例：

• 示例一：
  • 文本："It seems like Bitcoin prices are heading into bearish territory."
  • 示例標題："模糊表達檢測（陽性 - 標籤1）"
• 示例二：
  • 文本："Bitcoin prices have fallen by 42% in the last 30 days."
  • 示例標題："模糊表達檢測（陰性 - 標籤0）"

✨ 主要特性

• 精準檢測：能夠準確識別社交媒體文本中的模糊表達。
• 優化訓練：採用基於種群的訓練方法，以準確率和F1值的算術平均值作為評估指標進行優化。

📚 詳細文檔

標籤說明

• LABEL_1 = 陽性（文本中檢測到模糊表達）
• LABEL_0 = 陰性（文本中未檢測到模糊表達）

模型性能

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。