/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
138 млн
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
bert · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
9 авг 2023

klue-bert-base-sentiment

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная корейская BERT-модель для классификации тональности текста.

521скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены21 авг 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

hun3359/klue-bert-base-sentiment — корейская модель классификации текста на основе klue/bert-base, дообученная автором в течение пяти эпох для анализа тональности. Модель использует архитектуру BERT для классификации последовательностей, содержит 137,8 млн параметров и принимает текст длиной до 512 токенов.

В карточке приведены результаты тестирования: точность 0,294 и F1 0,291, что указывает на низкое качество классификации в описанном эксперименте. Модель подходит для пробного определения тональности корейских текстов, но перед практическим применением её следует оценить на целевых данных. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Сценарии применения

  • Определение тональности корейских отзывов
  • Классификация позитивных и негативных корейских сообщений
  • Анализ тональности коротких корейских текстов

Ограничения

В карточке указаны низкие тестовые показатели: accuracy 0,294 и F1 0,291. Максимальная длина входа — 512 токенов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

한국어 감정 분류모델

Korean Sentiment Classification Model

60가지의 세분화된 감정분류 모델

Dataset: Aihub-감성대화말뭉치

Dataset URL : https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=86

model: hun3359/klue-bert-base-sentiment

parent model: klue/bert-base

parent model url: https://huggingface.co/klue/bert-base

confusion_matrix

** fine-tuning log **

distilbert-base-multilingual-cased을 5 epoch fine-tuning --> f1: 0.25 (2023.08.08)

bongsoo/mdistilbertV3.1을 5 epoch fine-tuning --> f1: 0.26 (2023.08.09)

klue/bert-base를 5 epoch fine-tuning --> see below results (2023.08.09)

  • klue-bert-base-sentiment fine-tuning result
{
  "test_loss": 2.8668248653411865,
  "test_accuracy": 0.29371889480006863,
  "test_f1": 0.29102037288558685,
  "test_runtime": 50.8082,
  "test_samples_per_second": 458.745,
  "test_steps_per_second": 14.348
}
  • klue-bert-base-sentiment config
{
  "_name_or_path": "klue/bert-base",
  "architectures": [
    "BertForSequenceClassification"
  ],
  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
  "classifier_dropout": null,
  "hidden_act": "gelu",
  "hidden_dropout_prob": 0.1,
  "hidden_size": 768,
  "initializer_range": 0.02,
  "intermediate_size": 3072,
  "id2label":{
    "0": "분노",
    "1": "툴툴대는",
    "2": "좌절한",
    "3": "짜증내는",
    "4": "방어적인",
    "5": "악의적인",
    "6": "안달하는",
    "7": "구역질 나는",
    "8": "노여워하는",
    "9": "성가신",
    "10": "슬픔",
    "11": "실망한",
    "12": "비통한",
    "13": "후회되는",
    "14": "우울한",
    "15": "마비된",
    "16": "염세적인",
    "17": "눈물이 나는",
    "18": "낙담한",
    "19": "환멸을 느끼는",
    "20": "불안",
    "21": "두려운",
    "22": "스트레스 받는",
    "23": "취약한",
    "24": "혼란스러운",
    "25": "당혹스러운",
    "26": "회의적인",
    "27": "걱정스러운",
    "28": "조심스러운",
    "29": "초조한",
    "30": "상처",
    "31": "질투하는",
    "32": "배신당한",
    "33": "고립된",
    "34": "충격 받은",
    "35": "가난한 불우한",
    "36": "희생된",
    "37": "억울한",
    "38": "괴로워하는",
    "39": "버려진",
    "40": "당황",
    "41": "고립된(당황한)",
    "42": "남의 시선을 의식하는",
    "43": "외로운",
    "44": "열등감",
    "45": "죄책감의",
    "46": "부끄러운",
    "47": "혐오스러운",
    "48": "한심한",
    "49": "혼란스러운(당황한)",
    "50": "기쁨",
    "51": "감사하는",
    "52": "신뢰하는",
    "53": "편안한",
    "54": "만족스러운",
    "55": "흥분",
    "56": "느긋",
    "57": "안도",
    "58": "신이 난",
    "59": "자신하는"
  },
  "label2id": {
    "분노": 0,
    "툴툴대는": 1,
    "좌절한": 2,
    "짜증내는": 3,
    "방어적인": 4,
    "악의적인": 5,
    "안달하는": 6,
    "구역질 나는": 7,
    "노여워하는": 8,
    "성가신": 9,
    "슬픔": 10,
    "실망한": 11,
    "비통한": 12,
    "후회되는": 13,
    "우울한": 14,
    "마비된": 15,
    "염세적인": 16,
    "눈물이 나는": 17,
    "낙담한": 18,
    "환멸을 느끼는": 19,
    "불안": 20,
    "두려운": 21,
    "스트레스 받는": 22,
    "취약한": 23,
    "혼란스러운": 24,
    "당혹스러운": 25,
    "회의적인": 26,
    "걱정스러운": 27,
    "조심스러운": 28,
    "초조한": 29,
    "상처": 30,
    "질투하는": 31,
    "배신당한": 32,
    "고립된": 33,
    "충격 받은": 34,
    "가난한 불우한": 35,
    "희생된": 36,
    "억울한": 37,
    "괴로워하는": 38,
    "버려진": 39,
    "당황": 40,
    "고립된(당황한)": 41,
    "남의 시선을 의식하는": 42,
    "외로운": 43,
    "열등감": 44,
    "죄책감의": 45,
    "부끄러운": 46,
    "혐오스러운": 47,
    "한심한": 48,
    "혼란스러운(당황한)": 49,
    "기쁨": 50,
    "감사하는": 51,
    "신뢰하는": 52,
    "편안한": 53,
    "만족스러운": 54,
    "흥분": 55,
    "느긋": 56,
    "안도": 57,
    "신이 난": 58,
    "자신하는": 59
},
  "layer_norm_eps": 1e-12,
  "max_position_embeddings": 512,
  "model_type": "bert",
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_layers": 12,
  "pad_token_id": 0,
  "position_embedding_type": "absolute",
  "problem_type": "single_label_classification",
  "torch_dtype": "float32",
  "transformers_version": "4.30.2",
  "type_vocab_size": 2,
  "use_cache": true,
  "vocab_size": 32000
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
0b739e3

0 моделей