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印尼语RoBERTa基础情感分类器

印尼语RoBERTa基础情感分类器是基于RoBERTa模型的情感文本分类模型。该模型最初是预训练的印尼语RoBERTa基础模型，随后在indonlu的SmSA数据集（包含印尼语评论和评价）上进行了微调。

训练完成后，该模型在评估集上达到了94.36%的准确率和92.42%的宏观F1分数。在基准测试集上，模型取得了93.2%的准确率和91.02%的宏观F1分数。

模型的训练使用了Hugging Face的Transformers库中的Trainer类。训练过程中使用PyTorch作为后端框架，但模型仍兼容其他框架。

模型

评估结果

模型训练了5个周期，最终加载了最佳模型。

使用方法

作为文本分类器

from transformers import pipeline

pretrained_name = "w11wo/indonesian-roberta-base-sentiment-classifier"

nlp = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model=pretrained_name,
    tokenizer=pretrained_name
)

nlp("千万别让我给老板打电话啊！")

免责声明

请注意，预训练的RoBERTa模型和SmSA数据集中的偏见可能会影响该模型的结果。

作者

印尼语RoBERTa基础情感分类器由Wilson Wongso训练和评估。所有计算和开发均在Google Colaboratory上使用其免费GPU资源完成。

引用

如需使用，请引用以下内容：

@misc {wilson_wongso_2023,
	author       = { {Wilson Wongso} },
	title        = { indonesian-roberta-base-sentiment-classifier (Revision e402e46) },
	year         = 2023,
	url          = { https://huggingface.co/w11wo/indonesian-roberta-base-sentiment-classifier },
	doi          = { 10.57967/hf/0644 },
	publisher    = { Hugging Face }
}