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• 文本: >- 只要存在想当救世主的群体，政府就有理由制定大量法规=滋生腐败/权力滥用。正义就是放松管制。 示例标题: 示例2 输出:
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• 文本: >- 当你的支持者说好😹加油✌🏽好😹加油✌🏽但你却在笑🤣这不尊重😠拜托别忘了吃午饭😁免费的拜托😋😹✌🏽 示例标题: 示例3 输出:
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• 文本: >- 求分享些学生远程/自由职业的招聘信息，超想赚点零花钱补贴宿舍开销 示例标题: 示例4 输出:
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• 文本: >- 现在找工作太难了。连总统的孩子都得靠老爸帮忙找工作 示例标题: 示例5 输出:
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库名称: transformers 许可证: mit 语言:

• 印尼语

模型卡片

模型详情

模型描述

该模型是基于IndoBertweet-base-uncased微调的印尼语情感分析模型，可将情感分为三类：负面、正面和中性。其训练数据涵盖推特等社交平台对政治、灾难、教育等多主题的讨论，通过Optuna进行超参数优化，并以准确率、F1值、精确率和召回率作为评估指标。

偏差与局限

需注意模型训练数据可能带来分类偏差，可能继承训练数据中的社会文化偏见，且对未覆盖的新近事件准确性较低。三分类框架也可能无法完全捕捉复杂情感语境。使用时应充分考虑这些偏差因素。

评估结果

训练过程采用Optuna进行超参数优化，最大训练10个epoch，批次大小16，基于准确率保存最佳模型，并设置早停机制(耐心值3)防止过拟合。

引用文献

@misc{Ardiyanto_Mikhael_2024,
    author    = {Mikhael Ardiyanto},
    title     = {Aardiiiiy/indobertweet-base-Indonesian-sentiment-analysis},
    year      = {2024},
    URL       = {https://huggingface.co/Aardiiiiy/indobertweet-base-Indonesian-sentiment-analysis},
    publisher = {Hugging Face}
}