sentiment-hts5-xlm-roberta-hungarian - 使用XLM-RoBERTa进行匈牙利语推文情感分类

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 仓库或演示网站。