Indonesian Roberta Base Emotion Classifier

🚀 印尼语RoBERTa情感分类器

印尼语RoBERTa情感分类器是一个基于Indo - roberta模型的情感分类器。它在IndoNLU EmoT数据集上进行训练。所使用的模型为Indo - roberta，并通过迁移学习转换为情感分类器模型。根据IndoNLU基准测试，该模型的F1 - 宏平均得分为72.05%，准确率为71.81%，精确率为72.47%，召回率为71.94%。

✨ 主要特性

• 基于Indo - roberta模型，在IndoNLU EmoT数据集上训练。
• 经过迁移学习，从预训练模型转换为情感分类器。
• 在IndoNLU基准测试中取得了较好的评估指标。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，暂不展示。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import pipeline
pretrained_name = "StevenLimcorn/indonesian-roberta-base-emotion-classifier"
nlp = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model=pretrained_name,
    tokenizer=pretrained_name
)
nlp("Hal-hal baik akan datang.")

📚 详细文档

模型

该模型在7个训练周期中进行训练，学习率为2e - 5。取得的各项指标如下所示：

注意事项

请考虑预训练的RoBERTa模型和EmoT数据集可能存在的偏差，这些偏差可能会影响该模型的预测结果。

作者信息

印尼语RoBERTa基础情感分类器由Steven Limcorn进行训练和评估。所有的计算和开发工作均在Google Colaboratory上使用其免费GPU完成。

如果使用该模型，请引用以下文献：

@misc {steven_limcorn_2023,
	author       = { {Steven Limcorn} },
	title        = { indonesian-roberta-base-emotion-classifier (Revision e8a9cb9) },
	year         = 2023,
	url          = { https://huggingface.co/StevenLimcorn/indonesian-roberta-base-emotion-classifier },
	doi          = { 10.57967/hf/0681 },
	publisher    = { Hugging Face }
}

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。