sentiment-hts5-xlm-roberta-hungarian

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使用XLM-RoBERTa进行匈牙利语推文情感分类

此情感分析模型基于XLM-RoBERTa,对匈牙利推文进行五种情感状态的分类。模型经过HTS数据集微调,支持分析最长128字符的推文。了解更多技术细节和使用实例,可访问GitHub或在线演示网站。

XLM-RoBERTaGithub模型匈牙利语文本分类开源项目Huggingface情感分析

项目介绍:sentiment-hts5-xlm-roberta-hungarian

项目背景

sentiment-hts5-xlm-roberta-hungarian 项目专注于利用自然语言处理技术进行匈牙利语的情感分析。该项目的核心是一个基于 XLM-RoBERTa 模型的预训练模型,经过针对匈牙利 Twitter 情感数据(HTS)语料库的微调训练,能够有效识别句子的情感倾向。

模型概述

该模型使用了 XLM-RoBERTa base 作为基础,通过大量的匈牙利语言数据进行预训练,再在专门的匈牙利 Twitter 情感数据集上进行微调。它能够对句子进行情感分类,标记为五种情感程度:非常消极(0)、消极(1)、中立(2)、积极(3)和非常积极(4)。

模型特点

  • 语言支持:该模型专门用于处理匈牙利语文本。
  • 标签设置:提供了五级情感标签,细化程度较高。
  • 预训练模型:基于强大的 XLM-RoBERTa,具有处理多语言文本的能力。
  • 微调数据:通过 HTS(Hungarian Twitter Sentiment)语料库进行微调优化。

使用限制

该模型的最大序列长度为128个字符,这意味着在处理文本时,对于过长的段落需进行适当的文本截断或分段分析。

性能表现

在情感分析任务中,模型在 HTS2 和 HTS5 数据集上的表现如下:

  • 在 HTS2 数据集上,模型的准确率为85.56。
  • 在 HTS5 数据集上,XLM-RoBERTa 的表现为66.50,而 huBERT 模型在此数据集上的表现稍强,为68.99。

这一结果显示了该模型在匈牙利语情感分析领域的优越性能,同时也指出其他模型(如 huBERT)可能在特定数据集上有更好的效果。

使用与引用

如果您在研究或项目中使用此模型,请引用相关的学术文章,以遵循知识产权和引用规范:

@article {laki-yang-sentiment,
      author = {Laki, László János and Yang, Zijian Győző},
      title = {Sentiment Analysis with Neural Models for Hungarian},
      journal = {Acta Polytechnica Hungarica},
      year = {2023},
      publisher = {Obuda University},
      volume = {20},
      number = {5},
      doi = {10.12700/APH.20.5.2023.5.8},
      pages= {109--128},
      url = {https://acta.uni-obuda.hu/Laki_Yang_134.pdf}
}

通过遵循这些步骤和指导,使用者能够充分利用这一先进模型进行匈牙利语文本的情感分析,为研究和实际应用提供有力支持。更多详细信息和工具请访问项目的 GitHub 仓库演示网站

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