数据集:

• sem_eval_2018_task_1 语言:
• en 库名称: transformers 管道标签: text-classification

描述

BERT-Emotions-Classifier 是一个基于 BERT 的微调模型，专为多标签情感分类设计。该模型在 sem_eval_2018_task_1 数据集上进行了训练，该数据集包含标注有多种情感的文本样本，包括愤怒、期待、厌恶、恐惧、喜悦、爱、乐观、悲观、悲伤、惊讶和信任。该模型能够将文本输入分类为这些情感类别中的一个或多个。

概述

• 模型名称: BERT-Emotions-Classifier
• 任务: 多标签情感分类
• 数据集: sem_eval_2018_task_1
• 标签: ['愤怒', '期待', '厌恶', '恐惧', '喜悦', '爱', '乐观', '悲观', '悲伤', '惊讶', '信任']
• 基础模型: BERT（来自Transformers的双向编码器表示）

输入格式

模型期望以字符串形式的文本输入。

输出格式

• 模型提供标签列表及关联分数，表示预测的情感及其置信度分数。

应用示例

• 社交媒体帖子中的情感分析
• 客户评论中的情感分析
• 基于情感内容的内容推荐

局限性

• 情感类别有限: BERT-Emotions-Classifier 模型训练于一组特定的情感类别。对于不属于这些预定义类别的情感，可能无法准确分类。

• 模型性能: 情感分类的准确性取决于训练数据的质量和多样性。对于具有不常见或复杂情感表达的文本输入，模型的性能可能会有所不同。

• 偏见与公平性: 与任何机器学习模型一样，BERT-Emotions-Classifier 可能在预测中表现出偏见。在实际应用中应注意解决和减轻偏见，以确保公平性和包容性。

• 输入长度: 模型对可有效处理的输入文本长度有限制。非常长的文本可能会被截断或无法获得准确的分类。

伦理考量

使用此模型时，必须考虑情感分析的伦理影响。确保情感数据的使用尊重隐私和同意，并避免仅基于情感分析做出可能产生不利影响的决策。

推理

from transformers import pipeline

# 加载 BERT-Emotions-Classifier
classifier = pipeline("text-classification", model="ayoubkirouane/BERT-Emotions-Classifier")

# 输入文本
text = "在此输入您的文本"

# 执行情感分类
results = classifier(text)

# 显示分类结果
print(results)