Arabert Arabic Sentiment Analysis

🚀 AraBert-阿拉伯语情感分析

该模型是基于未知数据集对AraBERT进行微调后的版本，在评估集上取得了不错的效果，可用于阿拉伯语情感分析任务。

🚀 快速开始

此模型是在未知数据集上对AraBERT进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.5327
• 宏F1值：0.6543
• 准确率：0.8003

✨ 主要特性

该模型基于AraBERT微调，能够对阿拉伯语进行情感分析，在评估集上展现出了较好的性能，如较高的准确率和宏F1值。

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：2e - 05
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：128
• 随机种子：25
• 梯度累积步数：2
• 总训练批次大小：32
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：2

训练结果

框架版本

• Transformers 4.38.2
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Tokenizers 0.15.2

📄 许可证

本模型采用Apache - 2.0许可证。