Sentiment Roberta Large English 3 Classes

🚀 基於RoBERTa的英文情感分類模型

本項目基於RoBERTa構建了一個英文文本情感分類模型，能夠將英文文本的情感分為積極、中性和消極三類，為英文文本的情感分析提供了高效準確的解決方案。

🚀 快速開始

本模型可將英文文本的情感分為以下三類：

• 積極 😀
• 中性 😐
• 消極 🙁

該模型在5304條人工標註的社交媒體帖子上進行了微調，保留集準確率達到86.1%。有關訓練方法的詳細信息，請參閱Hartmann等人（2021）的網絡附錄F。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification", model="j-hartmann/sentiment-roberta-large-english-3-classes", return_all_scores=True)
classifier("This is so nice!")

輸出示例

Output:
[[{'label': 'negative', 'score': 0.00016451838018838316},
  {'label': 'neutral', 'score': 0.000174045650055632},
  {'label': 'positive', 'score': 0.9996614456176758}]]

📄 引用說明

使用本模型時，請引用這篇論文。如有任何問題或反饋，請隨時聯繫 jochen.hartmann@tum.de。

@article{hartmann2021,
  title={The Power of Brand Selfies},
  author={Hartmann, Jochen and Heitmann, Mark and Schamp, Christina and Netzer, Oded},
  journal={Journal of Marketing Research}
  year={2021}
}