bert-fa-base-uncased-sentiment-snappfood
ParsBERT波斯语评论情感分析模型
ParsBERT波斯语情感分析模型针对SnappFood外卖平台的用户评论进行情感分类。该模型基于ParsBERT v2.0架构，使用7万条标注数据训练，可将评论准确分类为正面或负面情绪。模型在测试中实现87.98%的F1分数，并提供Colab环境供开发者使用。
项目概述
这是一个基于bert-fa-base-uncased模型针对波斯语情感分析的项目,该模型在SnappFood用户评论数据集上进行了微调。这是ParsBERT v2.0版本的一个子项目,专注于波斯语的情感分析任务。
数据集介绍
该项目使用了SnappFood(一家线上食品配送公司)的用户评论数据集。数据集包含了7万条用户评论,被标注为两个情感极性类别:
- 积极(Positive):35000条评论
- 消极(Negative):35000条评论
数据集可以通过Google Drive链接直接下载使用。
模型性能
在SnappFood数据集上,该模型展现出了优秀的性能表现:
- ParsBERT v2.0版本达到了87.98%的F1分数
- 相比之下,ParsBERT v1.0版本为88.12%
- 多语言BERT(mBERT)模型为87.87%
从结果可以看出,该模型在波斯语情感分析任务上取得了与其他先进模型相当的性能。
使用方法
项目提供了完整的使用指南:
- 提供了Google Colab notebook演示如何使用该模型进行情感分析
- 模型已经上传到Hugging Face模型库,可以直接调用
- 详细的使用说明文档可在GitHub项目页面查看
技术支持
如果在使用过程中遇到问题,用户可以:
- 在ParsBERT的GitHub项目页面提交issue
- 参考项目文档和示例代码
- 查看相关论文了解技术细节
该项目为研究人员和开发者在波斯语情感分析领域提供了一个性能优异的预训练模型,具有很高的实用价值。
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