File size: 2,236 Bytes
fa12432 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 |
---
language:
- ja
library_name: transformers
pipeline_tag: text-classification
tags:
- sentiment
- analysis
- Japanses
---
# Sentiment Analysis in Japanese - Phân tích cảm xúc trong tiếng Nhật
## Bert phân tích cảm xúc
## Model description
Mô hình có tác dụng xác định cảm xúc của đoạn văn.
Sử dụng nhãn: "positive", "negative"
Ví dụ:
今日はいい天気ですね
```text
negative: 6.001393558108248e-05
positive: 0.999940037727356
```
今日の食べ物はとてもつまらない
```text
negative: 0.9999252557754517
positive: 7.470489799743518e-05
```
## Base model
Mô hình được đạo tạo dựa trên cơ sở của model Base Japanese
## Training data
Mô hình được đào tạo dựa trên dữ liệu được thu thập bởi TAKAHIRO KUBO (https://www.kaggle.com/datasets/takahirokubo0/chabsa) - có chỉnh sửa.
## Model variations
Chưa xác định
## Intended uses & limitations
Chưa xác định
## License
Đây là một open-source library, bạn có thể sử dụng nó với bất kì mục đích nào.
Rất cảm ơn nếu bạn ghi nguồn khi sử dụng mô hình này (nếu không ghi cũng không sao).
### How to use
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
import os
def clear():
os.system('clear')
checkpoint = "mr4/bert-base-jp-sentiment-analysis"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)
clear()
print("Ngày hôm nay của bạn thế nào?")
val = input("")
raw_inputs = [val]
inputs = tokenizer(raw_inputs, padding=True,
truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
clear()
print(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
for i, prediction in enumerate(predictions):
print(raw_inputs[i])
for j, value in enumerate(prediction):
print(
" " + model.config.id2label[j] + ": " + str(value.item()))
print("<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<")
```
## Liên hệ
Mọi thông tin liên quan có thể liên hệ qua email: zZz4everzZz@live.co.uk. |