Phobert Base Vietnamese Sentiment

🚀 越南語情感分析模型

本項目是一個基於 vinai/phobert-base 微調的情感分析模型。它能夠對越南語文本進行情感分類，為用戶提供文本的情感傾向判斷，可應用於電商評論分析等場景。

📚 詳細文檔

模型信息

標籤說明

• NEG: 負面
• POS: 正面
• NEU: 中性

🚀 快速開始

你可以通過以下步驟使用該模型進行情感分析：

💻 使用示例

基礎用法

import torch
from transformers import RobertaForSequenceClassification, AutoTokenizer

model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained("wonrax/phobert-base-vietnamese-sentiment")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wonrax/phobert-base-vietnamese-sentiment", use_fast=False)

# Just like PhoBERT: INPUT TEXT MUST BE ALREADY WORD-SEGMENTED!
sentence = 'Đây là mô_hình rất hay , phù_hợp với điều_kiện và như cầu của nhiều người .'  

input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(sentence)])

with torch.no_grad():
    out = model(input_ids)
    print(out.logits.softmax(dim=-1).tolist())
    # Output:
    # [[0.002, 0.988, 0.01]]
    #     ^      ^      ^
    #    NEG    POS    NEU

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。

GitHub 主頁