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rubert-tiny2-cedr-emotion-detection

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俄语情感识别的多标签分类模型

该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调，适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练，学习率为1e-5，批次大小为64。测试结果显示，模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异，AUC平均值为0.8956，F1微平均值为0.9280，可用于多种俄语文本情感分析场景。

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Hugging Face论文

rubert-tiny2-cedr-emotion-detection项目介绍

项目背景

rubert-tiny2-cedr-emotion-detection项目是一个专注于俄语句子情感分类的模型。其核心任务是多标签分类，因为一条句子中可能同时包含多种情感。这个模型是基于cointegrated/rubert-tiny2模型进行微调的，其数据集来源于CEDR，相关研究已在Sboev等人撰写的论文“Data-Driven Model for Emotion Detection in Russian Texts”中详细描述。

数据集与训练

该项目使用的CEDR数据集，是一种专门用于俄语文本情感识别的数据集。模型的训练过程中使用了Adam优化器，进行了40次迭代(epoch)，学习率设置为1e-5，批次大小(batch size)为64。具体的训练流程可以参考提供的学习笔记本文件。

评价指标

模型在测试数据集上进行了效果评估，其预测概率的质量以两种常用指标进行衡量：AUC值和F1值。

  • AUC值：用于评估模型对各个情感分类（以及无情感状态）的整体性能。不同情感类别的AUC值表现如下：

    • 无情感：0.9286
    • 快乐：0.9512
    • 悲伤：0.9564
    • 惊讶：0.8908
    • 恐惧：0.8955
    • 愤怒：0.7511
    • 平均值（所有类别）：0.8956
    • 平均值（仅情感类别）：0.8890

  • F1值：

    • F1 micro：用于评估整体预测的精确度，结果为0.9280
    • F1 macro：用于评估各个类别的均衡性能，结果为0.8348

其中，F1 micro和F1 macro分别为常用的精确率、召回率和F1分数结合的指标。

项目应用

该项目能够广泛应用于任何需要分析俄语文本情感的领域，如社交媒体分析、客户反馈审查等。通过对句子中情感的检测与分类，可以帮助用户更好地理解文本中传达的信息及其情感内涵。

演示示例

为了便于理解与使用，该项目提供了多个预制的文本示例，如：

  • "Бесишь меня, падла"（表明愤怒情感）
  • "Как здорово, что все мы здесь сегодня собрались"（传达快乐情感）
  • "Как-то стрёмно, давай свалим отсюда?"（包含惊讶或恐惧情感）
  • "Грусть-тоска меня съедает"（表达悲伤情感）

这些示例展示了该模型在现实不同情感表达场景中的应用效果。

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