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korean_sentiment_analysis_kcelectra

korean_sentiment_analysis_kcelectra

基于KcELECTRA的韩语情感分析模型及其结果

该页面详细介绍了微调后的KcELECTRA-base-v2022模型在韩语情感分析中的应用。模型在评估集上实现了损失值0.9718、微平均F1分数70.7183和准确率0.7072。使用Adam优化器和线性学习率策略进行训练，关键参数包括学习率2e-05和总批次大小256。该项目为需要实施韩语情感分析的开发者提供了实用的模型性能提升和优化范例。

深度学习Huggingface机器学习情感分析开源项目模型korean_sentiment_analysis_kcelectraGithub自然语言处理
Hugging Face文档

项目介绍：korean_sentiment_analysis_kcelectra

项目概况

korean_sentiment_analysis_kcelectra 是一个用于韩语情感分析的模型。其基础模型是 beomi/KcELECTRA-base-v2022，并在未知的数据集上进行了微调。这个模型在评估集上的表现为：

  • 损失（Loss）：0.9718
  • 微平均 F1 分数：70.7183
  • 受试者工作特征曲线下面积（AUPRC）：68.4562
  • 准确率（Accuracy）：0.7072

模型描述

korean_sentiment_analysis_kcelectra 是一个基于深度学习的自然语言处理模型，专注于分析和预测韩语文本的情感倾向。详细的模型信息仍有待补充。

预期用途与限制

当前对模型的预期用途和限制尚未有详细的说明。不过通常，这种情感分析模型常用于市场调研、舆情分析等领域，以帮助组织理解各类文本中的情感趋势。

训练和评估数据

有关用于训练和评估的具体数据集的详细信息尚未披露。

训练过程

训练超参数

在训练过程中，以下超参数被应用：

  • 学习率：2e-05
  • 训练批次大小：32
  • 评估批次大小：32
  • 随机数种子：42
  • 梯度累积步数：8
  • 总训练批次大小：256
  • 优化器：Adam，beta 值=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08
  • 学习率调度类型：线性
  • 学习率调度升温比例：0.1
  • 训练轮次：10

训练结果

训练过程中收集的阶段性结果如下表所示：

训练损失轮次步数验证损失微平均 F1 分数AUPRC准确率
1.05431.03910.992365.306149.69060.6531
0.85732.07820.822969.990164.40710.6999
0.72173.011730.796171.060067.46400.7106
0.63054.015640.816371.122968.51910.7112
0.52945.019550.820571.015068.73340.7102
0.46896.023460.871671.167968.77510.7117
0.4337.027370.908670.988068.36530.7099
0.4198.031280.929070.673468.46060.7067
0.37669.035190.961970.646468.51320.7065
0.339510.039100.971870.718368.45620.7072

使用的框架版本

本项目使用了以下版本的框架和工具：

  • Transformers 4.25.1
  • Pytorch 1.6.0
  • Datasets 2.7.1
  • Tokenizers 0.13.2

通过这些技术和参数的组合，korean_sentiment_analysis_kcelectra 模型在韩语情感分析任务中表现良好，具备一定的应用潜力。不过，为了更好地使用和扩展该模型，还需进一步的信息补充和优化改进。

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