Sbert Ru Sentiment Rusentiment

🚀 SBERT-Large-Base-ru-sentiment-RuSentiment

SBERT-Large-ru-sentiment-RuSentiment 是一個基於 SBERT-Large 模型微調得到的模型，它在 RuSentiment 數據集上進行了訓練。該數據集來源於俄羅斯最大的社交網絡 VKontakte 上的通用領域俄語帖子。

📊 模型評估結果

表格展示了每個任務的得分以及這些得分的宏平均，以此來確定模型在排行榜上的位置。對於有多個評估指標的數據集（例如，RuSentiment 的宏 F1 和加權 F1），在計算整體宏平均時，我們使用這些指標的未加權平均值作為該任務的得分。在 GLUE 基準測試中也採用了相同的模型結果比較策略。

📚 引用

如果您覺得這個倉庫很有幫助，請隨意引用我們的出版物：

@article{Smetanin2021Deep,
  author = {Sergey Smetanin and Mikhail Komarov},
  title = {Deep transfer learning baselines for sentiment analysis in Russian},
  journal = {Information Processing & Management},
  volume = {58},
  number = {3},
  pages = {102484},
  year = {2021},
  issn = {0306-4573},
  doi = {0.1016/j.ipm.2020.102484}
}

數據集引用：

@inproceedings{rogers2018rusentiment,
  title={RuSentiment: An enriched sentiment analysis dataset for social media in Russian},
  author={Rogers, Anna and Romanov, Alexey and Rumshisky, Anna and Volkova, Svitlana and Gronas, Mikhail and Gribov, Alex},
  booktitle={Proceedings of the 27th international conference on computational linguistics},
  pages={755--763},
  year={2018}
}