language: zh

tblard/tf-allocine的PyTorch复现版

基于CamemBERT的法语情感分析模型，通过Allociné.fr用户评论的大规模数据集微调而成。

性能指标

数据集与评估代码详见该仓库。

使用示例

from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
from transformers import pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tblard/tf-allocine")
model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("tblard/tf-allocine")
nlp = pipeline('sentiment-analysis', model=model, tokenizer=tokenizer)
print(nlp("《阿拉丁2》绝对是2018年最佳电影")) # 积极  
print(nlp("简直太棒了！")) # 积极  
print(nlp("烂...透...了！到此为止。")) # 消极  
print(nlp("对弗兰克·杜波斯的期待远不止于此！")) # 消极  

作者

Théophile Blard – :email: theophile.blard@gmail.com

若使用本作品（代码/模型/数据集），请引用：

Théophile Blard, 基于BERT的法语情感分析, (2020), GitHub仓库, https://github.com/TheophileBlard/french-sentiment-analysis-with-bert