Albert Fa Base V2 Sentiment Multi

🚀 波斯語ALBERT

用於波斯語自監督語言表徵學習的輕量級BERT模型

波斯語ALBERT 是首次針對波斯語開展的ALBERT模型嘗試。該模型基於谷歌的ALBERT BASE 2.0版本進行訓練，訓練數據涵蓋了來自眾多主題（如科學、小說、新聞等）的多種寫作風格，包含超過390萬份文檔、7300萬句話和13億個單詞，訓練方式與我們訓練ParsBERT時類似。

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🚀 快速開始

本項目聚焦于波斯語的語言表徵學習，基於ALBERT模型架構，利用大規模波斯語文本數據進行訓練，為波斯語相關的自然語言處理任務提供了有力支持。

✨ 主要特性

波斯語情感分析 [Digikala、SnappFood、DeepSentiPers]

該特性旨在根據文本（如評論）的情感傾向對其進行分類。我們針對此任務測試了三個知名數據集：Digikala 用戶評論、SnappFood 用戶評論以及 DeepSentiPers，測試分為二分類和多分類兩種類型。

模型效果

將三個數據集合併為包含 負面、中性 和 正面 多標籤的數據集後，模型的F1分數達到了70.72%。

📚 詳細文檔

BibTeX引用和引用信息

如果您在學術出版物中使用本模型，請按照以下格式進行引用：

@misc{ALBERTPersian,
  author = {Mehrdad Farahani},
  title = {ALBERT-Persian: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations for the Persian Language},
  year = {2020},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/m3hrdadfi/albert-persian}},
}

@article{ParsBERT,
    title={ParsBERT: Transformer-based Model for Persian Language Understanding},
    author={Mehrdad Farahani, Mohammad Gharachorloo, Marzieh Farahani, Mohammad Manthouri},
    journal={ArXiv},
    year={2020},
    volume={abs/2005.12515}
}

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

❓ 常見問題

如果您有任何疑問，請在 波斯語ALBERT 倉庫中提交GitHub問題。