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模型卡片：Model ID

这是一个基于BERT-base-uncased微调的亚马逊评论情感分析模型。该模型根据文本内容将评论分类为正面或负面，使用亚马逊极性数据集中的1万条训练样本进行微调，并在5千条测试样本上完成评估。

模型详情

模型描述

本卡片介绍的是BERT-Amazon-Sentiment模型——一个基于BERT-base-uncased架构、专为亚马逊评论二元情感分类任务微调的模型。该模型使用亚马逊极性数据集的子集（1万训练样本/5千测试样本）进行训练，可将评论判定为"积极"或"消极"两类。

开发者：Usman Ahmad
资助方：自筹资金
发布者：Usman Ahmad
模型类型：基于Transformer的BERT文本分类模型
支持语言（NLP）：英语
许可证：MIT License
微调基础模型：bert-base-uncased

模型来源 [可选]

• 代码库: [需补充信息]
• 论文 [可选]: [需补充信息]
• 演示 [可选]: [需补充信息]

用途

直接使用

本模型可直接用于英文文本（特别是亚马逊商品评论）的情感分析，无需额外微调即可完成积极/消极情感分类。

下游任务使用 [可选]

[需补充信息]

非适用场景

本模型不适用于：

非英语文本——仅针对英文亚马逊评论训练
中性情感检测——仅支持积极/消极二元分类
讽刺及复杂情感——可能无法识别反讽或混合语气评论
法律医疗建议——非专业领域设计
仇恨言论检测——未针对有害内容审核优化
超出设计范围的使用可能导致结果失真

[需补充信息]

偏差、风险与局限

[需补充信息]

使用建议

注意偏差——基于亚马逊评论训练，对其他平台泛化能力有限
领域适配——建议针对特定领域（如医疗、法律）进行微调
讽刺识别——需额外预处理或集成方法提升检测效果
置信度参考——应结合模型置信度评估预测可靠性
伦理使用——关键决策需配合人工审核
使用者（包括直接和下游用户）应充分了解模型的潜在风险与局限。需补充更多信息以完善建议。

快速开始

使用以下代码快速调用模型：

from transformers import pipeline

# 从Hugging Face加载微调模型
sentiment_pipeline = pipeline("text-classification", model="Asteroid-Destroyer/bert-amazon-sentiment")

# 示例评论
review = "产品质量超棒，使用体验极佳！"
result = sentiment_pipeline(review)

print(result)  
# 输出: [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.98}]

训练详情

训练数据

模型使用亚马逊极性数据集的1万条样本进行训练，5千条样本测试。数据集包含标注为积极(1)/消极(0)的亚马逊商品评论。

数据源：Hugging Face上的Amazon Polarity数据集 https://huggingface.co/datasets/fancyzhx/amazon_polarity
预处理：

• 使用BERT分词器(bert-base-uncased)
• 最大序列长度：512（超长部分截断）
• 填充处理：匹配模型输入尺寸

训练流程

模型基于bert-base-uncased在1万条亚马逊极性数据上微调，参数如下：

优化器：AdamW
学习率策略：带热启动的线性衰减
损失函数：CrossEntropyLoss
批大小：16
最大序列长度：512
训练轮次：3
硬件环境：Google Colab（T4 GPU）

预处理 [可选]

[需补充信息]

训练超参数

• 训练模式: [需补充信息]

速度/规模/耗时 [可选]

[需补充信息]

评估

测试数据、要素与指标

测试数据

[需补充信息]

评估要素

[需补充信息]

评估指标

[需补充信息]

评估结果

[需补充信息]

总结

模型检验 [可选]

[需补充信息]

环境影响

碳排放量可通过Lacoste等人(2019)提出的机器学习影响计算器估算。

• 硬件类型: [需补充信息]
• 使用时长: [需补充信息]
• 云服务商: [需补充信息]
• 计算区域: [需补充信息]
• 碳排放量: [需补充信息]

技术规格 [可选]

模型架构与目标

[需补充信息]

计算基础设施

[需补充信息]

硬件

[需补充信息]

软件

[需补充信息]

引用 [可选]

Bibtex格式:

[需补充信息]

APA格式:

[需补充信息]

术语表 [可选]

[需补充信息]

补充信息 [可选]

[需补充信息]

模型卡片作者 [可选]

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模型卡片联系人

[需补充信息]