许可证：apache-2.0
语言：

• 印尼语
• 英语
  基础模型：MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli
  任务标签：零样本分类
  标签：
• 情绪
• 情感
• 印尼语
• 自然语言推理
  指标：
• 准确率
  库名称：transformers

Marfin 情感检测模型 🎵

该模型基于 MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli 微调，专为情感检测任务设计，特别针对印尼语和英语优化。

📝 使用场景

模型预测用户聊天输入与情感假设之间的关系，可检测以下情绪：

• senang（高兴）
• sedih（悲伤）
• marah（愤怒）
• takut（恐惧）
• cinta（爱）

适用于：

• 基于情绪的音乐推荐
• 实时聊天应用中的情感分析
• AI 驱动的情绪检测系统

📊 训练细节

• 基础模型：mDeBERTa-v3-base-mnli-xnli
• 使用自定义自然语言推理风格数据集微调
• 指标：准确率

🏷 标签

零样本分类、情感、情绪、印尼语、英语

📥 使用示例

from transformers import pipeline  

classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="MarfinF/marfin_emotion")  

text = "Aku lagi sedih banget hari ini"  
labels = ["senang", "sedih", "marah", "takut", "cinta"]  
result = classifier(text, candidate_labels=labels)  

print(result)