Distilbert Base Uncased Finetuned Amazon Food Reviews

🚀 Amazon-Food-Reviews-distilBERT-base 情感分析模型

这个模型是基于 DistilBERT 微调的情感分析模型，可用于分析亚马逊食品评论的情感倾向，具有较高的准确率和性能表现。

🚀 快速开始

模型详情

• 模型描述：此模型是 distilbert-base-uncased 在 亚马逊食品评论数据集 上的微调版本。
• 评估集结果：
  • 损失值：0.08
  • 准确率：0.87
  • 精确率：0.71
  • 召回率：0.77
  • F1 值：0.73

用途

直接使用

该模型可用于对亚马逊食品产品评论进行情感分析。

误用和超范围使用

请勿使用该模型故意为他人创造敌对或排斥性的环境。此外，该模型并非用于生成关于人或事件的事实性或真实性内容，因此使用该模型生成此类内容超出了其能力范围。

风险、局限性和偏差

通过一些实验，我们发现该模型可能会产生针对代表性不足群体的有偏差的预测。

我们强烈建议用户彻底探究其用例的这些方面，以评估该模型的风险。我们建议参考以下偏差评估数据集作为起点：WinoBias、WinoGender、Stereoset。

训练

训练数据

作者使用 亚马逊食品评论数据集 对模型进行训练。

微调超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：5e - 5
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：0
• 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：5

训练过程

框架版本

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Tokenizers 0.15.0

📄 许可证

本模型使用 Apache - 2.0 许可证。