微件:

• 文本: 不知为何，我总觉得这款产品有些不对劲 标签:
• 训练生成 数据集:
• indonlp/indonlu 评估指标:
• 准确率 模型索引:
• 名称: roberta-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa 结果:
  • 任务: 名称: 文本分类 类型: text-classification 数据集: 名称: indonlu 类型: indonlu 参数: smsa 评估指标:
    • 名称: 准确率 类型: accuracy 数值: 0.9261904761904762 语言:
• 印尼语(id)

roberta-base-indonesian-1.5G情感分析-smsa

本模型是基于cahya/roberta-base-indonesian-1.5G在indonlu数据集上微调的版本，其评估集表现如下：

• 损失值: 0.4294
• 准确率: 0.9262

训练超参数

训练过程中使用的超参数配置：

• 学习率: 1e-05
• 训练批大小: 16
• 评估批大小: 16
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam (β1=0.9, β2=0.999, ε=1e-08)
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热步数: 1500
• 训练轮次: 10

训练结果

使用Transformers库调用本模型

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
"text-classification",
model="ayameRushia/roberta-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa"
)

pipe("感谢您的帮助！")

框架版本

• Transformers 4.14.1
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3