Deverta V3 Japanese Large Joy

🚀 DeBERTa 情感预测器

DeBERTa 情感预测器是一个基于微调后的 DeBERTa 模型，用于进行日语文本情感预测的 Python 包。它提供了 8 种情感（喜悦、悲伤、期待、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶、信任）的预测模型，能够轻松获取每个文本的情感预测标签和肯定类别的置信度。

🚀 快速开始

DeBERTa 情感预测器可以帮助你快速对日语文本进行情感分析，下面将为你介绍如何安装和使用它。

📦 安装指南

你可以使用 pip 来安装本包：

pip install deberta-emotion-predictor

此外，运行该包还需要安装 torch、transformers 和 pandas：

pip install torch 
pip install transformers
pip install pandas 

⚠️ 重要提示

若要使用 GPU，需要安装 NVIDIA GPU 驱动程序等，请参考其他资料进行安装。

💻 使用示例

基础用法

from deberta_emotion_predictor import DeBERTaEmotionPredictor
predictor = DeBERTaEmotionPredictor()
result = predictor.predict_emotions("今日はとても嬉しい！")
predictor.show_emotions(result)

高级用法

你也可以输入一个数据框进行批量预测：

import pandas as pd
from deberta_emotion_predictor import DeBERTaEmotionPredictor

# model_dir は、言語モデルとトークナイザがある場所を指しています
predictor = DeBERTaEmotionPredictor()

# サンプルテキスト（リスト形式）
sample_texts = [
    "そうだ 京都、行こう。",
    "がんばるひとの、がんばらない時間。",
    "わたしらしくをあたらしく",
    "ピースはここにある。",
    "結婚しなくても幸せになれるこの時代に、私は、あなたと結婚したいのです。",
    "これからの地球のために一肌、脱ぎました。",
    "自分は、きっと想像以上だ。",
    "ハローしあわせ。",
    "日本を、1枚で。"
]
res_df = predictor.predict_emotions(sample_texts)

predictor.show_emotions(res_df)

⚠️ 重要提示

由于需要从 Hugging-face 下载 8 种 DeBERTa 模型，首次启动会非常耗时，后续运行会加快。

文本传递方式（列表）

sample_texts = [
    "そうだ 京都、行こう。",
    "がんばるひとの、がんばらない時間。"
]
result_df = predictor.predict_emotions(sample_texts)
predictor.show_emotions(result_df)

单一文本的情况

result_single = predictor.predict_emotions("新しい朝が来た。")
print(result_single)

输出的数据框

输出的数据框包含表示每种情感是否存在的 8 列，以及每种情感的概率值：

print(result_df)

✨ 主要特性

• 8 种情感预测：使用针对每种情感微调的模型进行文本情感预测。
• 灵活的输入形式：接受单一文本、文本列表或 pandas Series 作为输入，并以 DataFrame 形式返回结果。
• 高效推理：为了减少 GPU 内存使用，仅在需要时将模型加载到 GPU。

📚 详细文档

目录结构

deberta_emotion_predictor/         
├── README.md                      # 此说明文件
├── deberta_emotion_predictor.py   # DeBERTaEmotionPredictor 类的实现
│   └── tokenizer_DeBERTa_v3_large/ # 分词器
├── setup.py
├── pyproject.toml
├── README.md
├── LICENSE
└── usage.py                       

必要环境

• Python 3.6 及以上
• PyTorch
• transformers
• pandas

📄 许可证

本项目采用知识共享署名 - 相同方式共享 4.0 国际许可协议（CC BY - SA 4.0）。

版权所有 (c) 2025 Yoichi Takenaka

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本项目基于以下内容：

• DeBERTa (https://huggingface.co/microsoft/deberta - v3 - large)，采用 MIT 许可协议。
• DeBERTa 日语模型 (https://huggingface.co/globis - university/deberta - v3 - japanese - large)，采用 CC BY - SA 4.0 许可协议。

任何修改或派生作品也必须根据相同的 CC BY - SA 4.0 许可协议进行分发。