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• 英文 许可证: apache-2.0 标签:
• 文本分类
• 情感分析
• PyTorch 数据集:
• 情感数据集 评估指标:
• 准确率, F1分数 缩略图: https://avatars3.githubusercontent.com/u/32437151?s=460&u=4ec59abc8d21d5feea3dab323d23a5860e6996a4&v=4 模型索引:
• 名称: bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion 结果:
  • 任务: 类型: 文本分类 名称: 文本分类 数据集: 名称: 情感数据集 类型: emotion 配置: 默认 拆分: 测试集 指标:
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    • 类型: 精确率 值: 0.8880230732280744 名称: 宏平均精确率 已验证: 是 验证令牌: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiYjZiN2NjNTkyN2M3ZWM2ZDZiNDk1OWZhN2FmNTAwZDIzMmQ3NTU2Yjk2MTgyNjJmMTNjYTYzOTc1NDdhYTljYSIsInZlcnNpb24iOjF9.0rWHmCZ2PyZ5zYkSeb_tFdQG9CHS5PdpOZ9kOfrIzEXyZ968daayaOJi2d6iO84fnauE5hZiIAUPsx24Vr4nBA
    • 类型: 精确率 值: 0.927 名称: 微平均精确率 已验证: 是 验证令牌: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiZmRhNWM1NDQ4ZjkyYjAxYjQ5MzQzMDA1ZDIzYWU3YTE4NTI2ZTMwYWI2ZWQ4NzQ3YzJkODYzMmZhZDI1NGRlNCIsInZlcnNpb24iOjF9.NlII1s42Mr_DMzPEoR0ntyh5cDW0405TxVkWhCgXLJTFAdnivH54-zZY4av1U5jHPTeXeWwZrrrbMwHCRBkoCw
    • 类型: 精确率 值: 0.9272902840835793 名称: 加权平均精确率 已验证: 是 验证令牌: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiODhkNmM5NmYyMzA4MjkwOTllZDgyMDQ1NzZkN2QzOTAyOTMyNGFlZTU4NzM5NmM5NWQ1YmUxYmRmNjA5YjhhNCIsInZlcnNpb24iOjF9.oIn1KT-BOpFNLXiKL29frMvgHhWZMHWc9Q5WgeR7UaMEO7smkK8J3j5HAMy17Ktjv2dh783-f76N6gyJ_NewCg
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    • 类型: F1分数 值: 0.926876082854655 名称: 加权平均F1分数 已验证: 是 验证令牌: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiMjJhN2UzODgxOWQ0Y2E3YTcwZTQxMDE0ZWRmYThjOWVhYWQ1YjBhMzk0YWUxNzE2ZjFhNWM5ZmE2ZmI1YTczYSIsInZlcnNpb24iOjF9.nZW0dBdLmh_FgNw6GaITvSJFX-2C_Iku3NanU8Rip7FSiRHozKPAjothdQh9MWQnq158ZZGPPVIjtyIvuTSqCw
    • 类型: 损失值 值: 0.17403268814086914 名称: 损失值 已验证: 是 验证令牌: eyJhbGciOiJFZERTQSIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJoYXNoIjoiMTVjZmFiOGQwZGY1OTU5YWFkNGZjMTlhOGI4NjE3MGI4ZDhkODcxYmJiYTQ3NWNmMWM0ODUyZDI1MThkYTY3ZSIsInZlcnNpb24iOjF9.OYz5BI3Lz8LgjAqVnD6NcrG3UAG0D3wjKJ7G5298RRGaNpb621ycisG_7UYiWixY7e2RJafkfRiplmkdczIFDQ

Distilbert-base-uncased-emotion 模型

模型描述:

Distilbert 通过预训练阶段的知识蒸馏技术，将BERT模型的体积缩小了40%，同时保留了97%的语言理解能力。相比BERT及其他基于BERT的模型，它更小巧、更快速。

Distilbert-base-uncased 在情感数据集上使用HuggingFace Trainer进行微调，超参数如下：

学习率 2e-5, 
批量大小 64,
训练轮数 8,

在Twitter情感数据集上的模型性能对比：

如何使用该模型：

from transformers import pipeline
classifier = pipeline("text-classification",model='bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion', return_all_scores=True)
prediction = classifier("我喜欢使用transformers。最棒的是它广泛的支持范围和易用性", )
print(prediction)

"""
输出:
[[
{'label': '悲伤', 'score': 0.0006792712374590337}, 
{'label': '喜悦', 'score': 0.9959300756454468}, 
{'label': '爱', 'score': 0.0009452480007894337}, 
{'label': '愤怒', 'score': 0.0018055217806249857}, 
{'label': '恐惧', 'score': 0.00041110432357527316}, 
{'label': '惊讶', 'score': 0.0002288572577526793}
]]
"""

数据集:

[Twitter情感分析数据集](https://huggingface.co/nlp