语言: 印度尼西亚语
标签:

• 印尼语RoBERTa基础情感分类器
  许可证: MIT
  数据集:
• indonlu
  小部件示例:
• 文本: "tidak jelek tapi keren"

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，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。

训练采用了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。

模型信息

评估结果

模型训练了5个epoch，最终加载最佳模型。

使用方式

作为文本分类器

from transformers import pipeline

pretrained_name = "sahri/sentiment"

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

nlp("tidak jelek tapi keren")

免责声明

请注意预训练RoBERTa模型和SmSA数据集可能存在的偏见，这些偏见可能会影响本模型的输出结果。

作者

印尼语RoBERTa基础情感分类器由[sahri ramadhan]训练和评估。所有计算和开发均在Google Colaboratory上利用其免费GPU资源完成。