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bert-base-cased-Korean-sentiment

bert-base-cased-Korean-sentiment

bert-base-cased韩语情感分析模型

此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化，专为韩语购物评论设计，准确率超过92%，用于情感分类。

Huggingface客户评论情感分析开源项目bert-base-multilingual-cased模型WhitePeakGithub韩语
Hugging Face

项目介绍：bert-base-cased-Korean-sentiment

这个项目旨在为韩语情感分析提供一个高效的模型，模型名称为bert-base-cased-Korean-sentiment。它是基于bert-base-multilingual-cased模型进行微调的版本。主要用途是分析韩语客户评论的情感。

项目背景

bert-base-cased-Korean-sentiment模型最初基于bert-base-multilingual-cased模型进行开发，这是一种多语言模型，能够处理多个语言的文本。为了更好地服务于韩语情感分析需求，项目团队对其进行了微调。

模型性能

在评估数据集上的结果显示，该模型具有良好的性能表现：

  • 损失(Loss): 0.2338
  • 准确率(Accuracy): 0.9234
  • F1得分(F1): 0.9238

这些指标表明模型在韩语情感分析任务中表现出色，可以有效识别出评论中的情感。

使用方法及应用场景

项目中建议使用Transformers库来加载和应用该模型。以下是一个简单的应用示例：

from transformers import pipeline

# 加载情感分析模型
sentiment_model = pipeline(model="WhitePeak/bert-base-cased-Korean-sentiment")
# 输入待分析文本
result = sentiment_model("매우 좋아")

输出结果将标识输入文本的情感：

  • LABEL_0: 消极情感
  • LABEL_1: 积极情感

用户可以使用此模型来分析各类韩语文本的情感倾向，特别是用户评论。

训练数据

模型使用WhitePeak/shopping_review数据集进行训练，具体的训练数据细节未知，但能够有效捕捉到与客户评论相关的情感信息。

训练过程

模型在训练过程中使用了一些指定的超参数：

  • 学习率(learning_rate): 2e-05
  • 训练批次大小(train_batch_size): 16
  • 评估批次大小(eval_batch_size): 16
  • 随机种子(seed): 42

优化器采用Adam算法，其参数包括betas=(0.9, 0.999)和epsilon=1e-08。学习率调度器为线性(lr_scheduler_type: linear)，训练时长为2个轮次(num_epochs: 2)。

技术信息

该项目使用的框架版本如下：

  • Transformers 4.33.2
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.13.3

总的来说，bert-base-cased-Korean-sentiment模型为韩语情感分析提供了一个强有力的工具，特别适用于分析用户评论，帮助理解客户反馈和情感趋势。

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