Indonesian Roberta Base Sentiment Classifier

🚀 印尼语RoBERTa基础情感分类器

印尼语RoBERTa基础情感分类器是一个基于RoBERTa模型的情感文本分类模型。该模型最初是预训练的印尼语RoBERTa基础模型，然后在indonlu的SmSA数据集（包含印尼语评论和评价）上进行微调。

训练后，该模型的评估准确率达到了94.36%，F1宏值达到了92.42%。在基准测试集上，模型的准确率为93.2%，F1宏值为91.02%。

训练该模型使用了来自Transformers库的Hugging Face的Trainer类。训练期间使用PyTorch作为后端框架，但该模型仍然与其他框架兼容。

✨ 主要特性

• 基于RoBERTa模型，在印尼语情感文本分类任务上表现出色。
• 在SmSA数据集上进行微调，适应印尼语评论和评价场景。
• 训练后在评估和基准测试中都取得了较高的准确率和F1值。
• 训练使用Hugging Face的Trainer类，且兼容多种框架。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，暂不提供。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import pipeline

pretrained_name = "w11wo/indonesian-roberta-base-sentiment-classifier"

nlp = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model=pretrained_name,
    tokenizer=pretrained_name
)

nlp("Jangan sampai saya telpon bos saya ya!")

📚 详细文档

模型

评估结果

该模型训练了5个轮次，并在最后加载了最佳模型。

🔧 技术细节

• 训练使用Hugging Face的Trainer类，后端框架为PyTorch，但模型与其他框架兼容。
• 模型基于预训练的印尼语RoBERTa基础模型，在SmSA数据集上进行微调。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。

⚠️ 重要提示

请考虑来自预训练的RoBERTa模型和SmSA数据集的偏差，这些偏差可能会延续到该模型的结果中。

💡 使用建议

在使用该模型时，需注意数据集带来的偏差对结果的影响。

👨‍💻 作者

印尼语RoBERTa基础情感分类器由Wilson Wongso训练和评估。所有计算和开发均在Google Colaboratory上使用其免费GPU完成。

📖 引用

如果使用该模型，请引用以下内容：

@misc {wilson_wongso_2023,
	author       = { {Wilson Wongso} },
	title        = { indonesian-roberta-base-sentiment-classifier (Revision e402e46) },
	year         = 2023,
	url          = { https://huggingface.co/w11wo/indonesian-roberta-base-sentiment-classifier },
	doi          = { 10.57967/hf/0644 },
	publisher    = { Hugging Face }
}