Youtube Xlm Roberta Base Sentiment Multilingual

🚀 微调后的RoBERTa情感分析模型

该模型基于RoBERTa架构，针对YouTube评论数据进行微调，能精准分析评论情感倾向，为视频推荐、内容分析等应用提供有力支持。

🚀 快速开始

本模型可通过API端点使用，也能使用Hugging Face Transformers库在本地加载。以下是使用Python的示例代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

model_name = "AmaanP314/youtube-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# Example input
comments = [
    "This video aged like honey.", # Positive
    "This video aged like milk.", # Negative
    "It was just okay." # Neutral
]

inputs = tokenizer(comments, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)
label_mapping = {0: "Negative", 1: "Neutral", 2: "Positive"}
sentiments = [label_mapping[p.item()] for p in predictions]
print(sentiments)

✨ 主要特性

• 领域适配性强：基于YouTube评论数据微调，能更好地处理YouTube评论中的独特语气、俚语和结构。
• 高精度：在YouTube评论情感分析任务上，准确率达到80.17%。
• 应用广泛：可用于视频推荐系统、内容分析仪表盘等需要理解观众情感的数据分析任务。

📦 安装指南

使用该模型前，需安装Hugging Face Transformers库，可使用以下命令进行安装：

pip install transformers torch

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

model_name = "AmaanP314/youtube-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# Example input
comments = [
    "This video aged like honey.", # Positive
    "This video aged like milk.", # Negative
    "It was just okay." # Neutral
]

inputs = tokenizer(comments, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)
label_mapping = {0: "Negative", 1: "Neutral", 2: "Positive"}
sentiments = [label_mapping[p.item()] for p in predictions]
print(sentiments)

高级用法

如果你需要处理大量评论数据，可以考虑使用批量处理的方式，以提高效率。以下是一个简单的示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
from tqdm import tqdm

model_name = "AmaanP314/youtube-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 模拟大量评论数据
comments = ["This is a comment."] * 1000

batch_size = 32
sentiments = []
for i in tqdm(range(0, len(comments), batch_size)):
    batch = comments[i:i+batch_size]
    inputs = tokenizer(batch, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)
    label_mapping = {0: "Negative", 1: "Neutral", 2: "Positive"}
    batch_sentiments = [label_mapping[p.item()] for p in predictions]
    sentiments.extend(batch_sentiments)

print(sentiments)

📚 详细文档

模型概述

该模型是cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual模型的微调版本，在自定义的YouTube评论数据集上进行了微调。微调过程旨在提高模型在YouTube评论情感分析任务上的性能，因为YouTube评论在语气、俚语和结构上与其他社交媒体平台有所不同。微调后，模型的准确率达到了80.17%。

预期用途

该模型专为YouTube评论情感分析而设计。它接受一个文本输入列表（评论），并为每条评论返回一个情感标签：

• 积极
• 中立
• 消极

该模型可用于视频推荐系统、内容分析仪表盘等需要理解观众情感的数据分析任务。

训练方式

• 基础模型：cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual
• 数据集：一个包含超过100万条YouTube评论的自定义数据集，每条评论都标注了三种情感标签之一（积极、中立、消极）。
• 微调过程：模型的微调过程包括数据清洗和预处理、模型微调、评估和测试。

评估

该模型在一个预留的YouTube评论测试集上进行了评估。与在Twitter数据上微调时约69.3%的基线准确率相比，该模型在这个数据集上的准确率提高到了80.17%。这一改进证明了特定领域微调的优势。

🔧 技术细节

该模型基于RoBERTa架构，通过在自定义的YouTube评论数据集上进行微调，学习到了YouTube评论中的独特特征。在微调过程中，使用了数据清洗和预处理技术，以提高数据质量；同时，采用了评估和测试环节，以确保模型的性能。

📄 许可证

本模型采用CC BY 4.0许可证。

相关信息表格

引用信息

如果你在研究中使用了该模型，请引用原始基础模型和本项目：

@misc{cardiffnlp,
  title={Twitter-XLM-RoBERTa-Base-Sentiment-Multilingual},
  author={Cardiff NLP},
  year={2020},
  publisher={Hugging Face},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual}}
}

@misc{AmaanP314,
  title={Youtube-XLM-RoBERTa-Base-Sentiment-Multilingual},
  author={Amaan Poonawala},
  year={2025},
  howpublished={\url{https://huggingface.co/AmaanP314/youtube-xlm-roberta-base-sentiment-multilingual}}
}