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AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis

AraBert-Arabic-Sentiment-Analysis

基于AraBERT的阿拉伯语情感分析模型实现80%分类准确率

基于AraBERT预训练模型微调的阿拉伯语情感分析模型，在评估数据集上实现了80.03%的准确率和65.43%的宏F1分数。模型采用Adam优化器和线性学习率调度器，使用16的训练批次大小，经过2轮训练得到。基于Transformers框架开发，专注于阿拉伯语文本的情感分类任务。

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Hugging Face

项目概述

这是一个基于AraBERT模型进行微调的阿拉伯语情感分析项目。该项目主要针对阿拉伯语文本进行情感分析任务，通过对预训练模型AraBERT的优化，实现了较好的分类效果。

模型性能

在评估数据集上，该模型取得了以下优秀成绩：

  • 准确率(Accuracy)达到80.03%
  • 宏观F1分数(Macro F1)为0.6543
  • 损失值(Loss)仅为0.5327

技术实现

该项目基于Transformers库实现，采用了以下关键技术方案：

  • 基础模型：使用专门针对阿拉伯语设计的AraBERT预训练模型
  • 训练框架：基于PyTorch 2.1.0实现
  • 分词器：使用Tokenizers 0.15.2
  • 模型微调：采用Adam优化器进行参数优化

训练细节

项目采用了精心调优的训练参数：

  • 学习率设定为2e-05
  • 训练批次大小为16
  • 评估批次大小为128
  • 梯度累积步数为2
  • 实际训练批次大小为32
  • 总共训练2个epoch

训练过程

模型在训练过程中展现出稳定的性能提升：

  • 第一轮训练后，验证集准确率达到79.67%
  • 第二轮训练后，准确率进一步提升至80.03%
  • 验证损失值从0.5337降低到0.5327

应用价值

该项目对于以下场景具有重要价值：

  • 阿拉伯语社交媒体情感监测
  • 阿拉伯语用户评论分析
  • 阿拉伯语文本情感分类
  • 阿拉伯语市场情感研究

技术特点

项目具有以下技术特点：

  • 采用开源Apache 2.0许可证
  • 支持阿拉伯语言处理
  • 基于transformers库开发
  • 训练过程可复现(设定随机种子为25)
  • 使用线性学习率调度策略

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