Pt Tblard Tf Allocine

🚀 [tblard/tf-allocine的Pytorch分支]

這是一個基於 CamemBERT 的法語情感分析模型，在從 Allociné.fr 用戶評論中抓取的大規模數據集上進行了微調。該模型能夠有效分析法語文本的情感傾向，為法語相關的情感分析任務提供了有力支持。

🚀 快速開始

本項目是一個法語情感分析模型，基於 CamemBERT 構建，並在從 Allociné.fr 抓取的大規模數據集上進行了微調。

✨ 主要特性

• 基於 CamemBERT 架構，具有良好的語言理解能力。
• 在從 Allociné.fr 抓取的大規模數據集上進行微調，更適合法語情感分析任務。
• 提供了較高的準確率和 F1 分數，在驗證集和測試集上都有出色的表現。

📦 安裝指南

暫未提供相關安裝步驟。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
from transformers import pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tblard/tf-allocine")
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("tblard/tf-allocine")
nlp = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
print(nlp("Alad'2 est clairement le meilleur film de l'année 2018.")) # POSITIVE
print(nlp("Juste whoaaahouuu !")) # POSITIVE
print(nlp("NUL...A...CHIER ! FIN DE TRANSMISSION.")) # NEGATIVE
print(nlp("Je m'attendais à mieux de la part de Franck Dubosc !")) # NEGATIVE

📚 詳細文檔

結果展示

數據集和評估代碼可在 此倉庫 中獲取。

📄 許可證

暫未提供相關許可證信息。

👨‍💻 作者信息

作者：Théophile Blard - :email: theophile.blard@gmail.com

如果您使用了此項目的代碼、模型或數據集，請按照以下格式引用：

Théophile Blard, French sentiment analysis with BERT, (2020), GitHub repository, https://github.com/TheophileBlard/french-sentiment-analysis-with-bert