🚀 Kostya165/rubert_emotion_slicer

这是一个用于情感分析和情绪识别的模型。它基于blanchefort/rubert-base-cased-sentiment模型进行微调，能够识别五种情绪类别，包括攻击、焦虑、讽刺、积极和中性状态，为俄语文本的情感分析提供了强大的支持。

🚀 快速开始

要加载并使用该模型，请运行以下代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

model_name = "Kostya165/rubert_emotion_slicer"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

text = "Мне очень понравилось!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
outputs = model(**inputs)
predicted_class = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
print(f"Предсказанный класс: {predicted_class}")

✨ 主要特性

• 情感分析与情绪识别：该模型可用于分析俄语文本（如聊天消息、评论或反馈）的情感倾向和识别其中的情绪。
• 特定分类：能够识别五种情绪类别：攻击、焦虑、讽刺、积极和中性状态。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，暂不提供相关内容。

💻 使用示例

基础用法

模型可直接用于分析俄语文本的情感倾向和识别情绪，示例代码如下：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

model_name = "Kostya165/rubert_emotion_slicer"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

text = "Мне очень понравилось!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
outputs = model(**inputs)
predicted_class = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
print(f"Предсказанный класс: {predicted_class}")

注意事项

⚠️ 重要提示

该模型不适用于分析其他语言的文本，也不能用于识别超出五种分类之外的复杂情绪状态。

📚 详细文档

模型详情

推荐尝试

推荐尝试新版本的模型 - Kostya165/rubert_tiny2_russian_emotion_sentiment。

🔧 技术细节

文档未提供相关技术细节，暂不展示该部分内容。

📄 许可证

文档未提及许可证信息，暂不提供相关内容。