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bert-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa

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BERT基础印尼语情感分析模型实现高精度文本分类

这是一个基于cahya/bert-base-indonesian-1.5G模型在indonlu数据集上微调的印尼语情感分析模型。在评估集上，该模型实现了93.73%的准确率，为印尼语文本分类任务提供了高效解决方案。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器，通过10轮训练达到了稳定的性能表现。

indonluHuggingface情感分析模型机器学习BERTGithub开源项目印尼语
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bert-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa项目介绍

项目概述

bert-base-indonesian-1.5G-sentiment-analysis-smsa是一个基于BERT模型针对印尼语情感分析任务进行微调的自然语言处理项目。该项目在indonlu数据集上进行了训练和评估，取得了较好的性能表现。这个模型是在cahya/bert-base-indonesian-1.5G预训练模型的基础上进行微调得到的。

模型性能

在评估集上，该模型取得了以下结果:

  • 损失值: 0.3390
  • 准确率: 0.9373

这说明该模型在印尼语情感分析任务上具有很高的准确性，能够有效地分析和判断文本的情感倾向。

训练过程

模型的训练使用了以下超参数:

  • 学习率: 2e-05
  • 训练批次大小: 16
  • 评估批次大小: 16
  • 随机种子: 42
  • 优化器: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
  • 学习率调度策略: linear
  • 训练轮数: 10

训练过程中，模型的损失值逐步下降，准确率逐步提升。在第4轮训练后，模型在验证集上达到了最佳性能。

应用场景

这个模型可以应用于多种印尼语文本的情感分析任务，例如:

  • 社交媒体评论情感分析
  • 产品评价情感倾向判断
  • 新闻文章情感色彩识别
  • 客户反馈情感分类

技术细节

该项目使用了以下框架和库:

  • Transformers 4.14.1
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • Datasets 1.16.1
  • Tokenizers 0.10.3

这些工具为模型的训练和部署提供了强大的支持。

未来展望

虽然该模型已经取得了不错的性能，但仍有进一步改进的空间。未来可以考虑使用更大规模的数据集进行训练，或者尝试其他先进的模型架构，以进一步提升模型在印尼语情感分析任务上的表现。

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