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基于BERT多语言基础模型并针对NSMC微调的模型

此模型是在bert-base-multilingual-cased基础上，使用NSMC（Naver情感电影语料库）进行微调的检查点模型。

使用方法

您可以直接使用情感分析流水线调用此模型：

>>> from transformers import pipeline
>>> classifier = pipeline(
    "sentiment-analysis", model="sangrimlee/bert-base-multilingual-cased-nsmc"
)
>>> classifier("嗯...看海报还以为是儿童电影...连夸张的演技都显得轻浮。")
>>> classifier("即使没有动作戏也很有趣的少数电影之一")

[{'label': '负面', 'score': 0.9642567038536072}]
[{'label': '正面', 'score': 0.9970554113388062}]