Emotion RoBERTa Czech6

🚀 用於捷克語情感分類的微調RoBERTa模型

本模型是經過微調的RoBERTa模型，專門用於解決捷克語中的情感分類問題，能有效提升情感分析的準確性和效率。

🚀 快速開始

你可以直接使用Hugging Face的transformers庫來使用該模型。以下是如何加載和使用模型的示例：

from transformers import pipeline

# 加載微調後的模型
classifier = pipeline("text-classification", model="visegradmedia-emotion/Emotion_RoBERTa_czech6")

# 示例用法
result = classifier("Dnes se cítím velmi šťastný!")
print(result)

✨ 主要特性

• 該模型是RoBERTa模型的微調版本，專為捷克語的情感分類任務量身定製。
• 模型經過訓練，可將文本數據分類為六種情感類別（憤怒、恐懼、厭惡、悲傷、喜悅和無上述情感）。
• 可用於情感分析、社交媒體監測、客戶反饋分析等應用場景，預測給定文本中六種預定義類別中的主導情感。

📚 詳細文檔

指標

整體性能

• 準確率：0.81
• 宏平均精確率：0.84
• 宏平均召回率：0.84
• 宏平均F1分數：0.84

各類別性能

該模型在恐懼、厭惡和喜悅類別中表現出色，精確率、召回率和F1分數都特別高。在檢測憤怒和無上述情感類別時表現中等，這表明有潛在的改進空間。

侷限性

• 上下文敏感性：模型可能難以識別需要更深入上下文理解的情感。
• 類別不平衡：模型在“無上述情感”類別上的表現表明，使用更平衡的數據集進行進一步訓練可能會提高準確率。
• 泛化能力：模型的性能可能會因文本的領域、語言風格和長度而異，尤其是在不同語言之間。

訓練數據

該模型在一個自定義的捷克語數據集上進行了微調，該數據集包含標註了六種情感類別的文本樣本。在訓練過程中考慮了數據集的分佈，以確保各類別的平衡性能。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。