Erlangshen MegatronBert 1.3B Sentiment

🚀 二郎神 - MegatronBert - 1.3B - 情感分析模型

本模型是2021年登頂FewCLUE和ZeroCLUE的中文BERT在數個情感分析任務微調後的版本，可有效用於自然語言理解領域的情感分析任務。

🚀 快速開始

模型使用示例

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from transformers import BertTokenizer
import torch

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B-Sentiment')
model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B-Sentiment')

text='今天心情不好'

output=model(torch.tensor([tokenizer.encode(text)]))
print(torch.nn.functional.softmax(output.logits,dim=-1))

相關鏈接

• Github: Fengshenbang-LM
• Docs: Fengshenbang-Docs

✨ 主要特性

本模型基於Erlangshen - MegatronBert - 1.3B，在收集的8箇中文領域的情感分析數據集（總計227347個樣本）上進行了微調，適用於通用自然語言理解領域的情感分析任務。

📦 模型分類

📚 詳細文檔

模型信息

基於Erlangshen - MegatronBert - 1.3B，我們在收集的8箇中文領域的情感分析數據集，總計227347個樣本上微調了一個情感分析版本。

下游效果

📄 許可證

本模型使用的是Apache - 2.0許可證。

📖 引用

如果您在您的工作中使用了我們的模型，可以引用我們的論文：

@article{fengshenbang,
  author    = {Jiaxing Zhang and Ruyi Gan and Junjie Wang and Yuxiang Zhang and Lin Zhang and Ping Yang and Xinyu Gao and Ziwei Wu and Xiaoqun Dong and Junqing He and Jianheng Zhuo and Qi Yang and Yongfeng Huang and Xiayu Li and Yanghan Wu and Junyu Lu and Xinyu Zhu and Weifeng Chen and Ting Han and Kunhao Pan and Rui Wang and Hao Wang and Xiaojun Wu and Zhongshen Zeng and Chongpei Chen},
  title     = {Fengshenbang 1.0: Being the Foundation of Chinese Cognitive Intelligence},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2209.02970},
  year      = {2022}
}

也可以引用我們的網站：

@misc{Fengshenbang-LM,
  title={Fengshenbang-LM},
  author={IDEA-CCNL},
  year={2021},
  howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
}