Sbert Ru Sentiment Rusentiment

🚀 SBERT-Large-Base-ru-sentiment-RuSentiment

SBERT-Large-ru-sentiment-RuSentiment 是一个基于 SBERT-Large 模型微调得到的模型，它在 RuSentiment 数据集上进行了训练。该数据集来源于俄罗斯最大的社交网络 VKontakte 上的通用领域俄语帖子。

📊 模型评估结果

表格展示了每个任务的得分以及这些得分的宏平均，以此来确定模型在排行榜上的位置。对于有多个评估指标的数据集（例如，RuSentiment 的宏 F1 和加权 F1），在计算整体宏平均时，我们使用这些指标的未加权平均值作为该任务的得分。在 GLUE 基准测试中也采用了相同的模型结果比较策略。

📚 引用

如果您觉得这个仓库很有帮助，请随意引用我们的出版物：

@article{Smetanin2021Deep,
  author = {Sergey Smetanin and Mikhail Komarov},
  title = {Deep transfer learning baselines for sentiment analysis in Russian},
  journal = {Information Processing & Management},
  volume = {58},
  number = {3},
  pages = {102484},
  year = {2021},
  issn = {0306-4573},
  doi = {0.1016/j.ipm.2020.102484}
}

数据集引用：

@inproceedings{rogers2018rusentiment,
  title={RuSentiment: An enriched sentiment analysis dataset for social media in Russian},
  author={Rogers, Anna and Romanov, Alexey and Rumshisky, Anna and Volkova, Svitlana and Gronas, Mikhail and Gribov, Alex},
  booktitle={Proceedings of the 27th international conference on computational linguistics},
  pages={755--763},
  year={2018}
}