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license: apache-2.0 |
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language: |
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- ja |
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base_model: tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3 |
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# YTLive-JaBERT-Emotion-v1 |
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このモデルは、[tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3](https://huggingface.co/tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3)をベースにファインチューニングを行ったものです。 |
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[YoutubeLive及びTwitchのライブストリームのチャットを感情分析するアプリ](https://github.com/itwoitwo/jp-stream-chat-sentiment)開発のために作成されました。 |
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## モデルの概要 |
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- **モデル種類**: BERT |
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- **言語**: 日本語 |
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- **ベースモデル**: tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3 |
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## 使用方法 |
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このモデルは、Hugging Faceの`transformers`ライブラリを使用して簡単に利用できます。 |
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``` |
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!pip install fugashi unidic-lite |
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``` |
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```python |
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import torch |
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3") |
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model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("iton/YTLive-JaBERT-Emotion-v1") |
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# モデルの使用例 |
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text = "ここにサンプルテキストを入力してください。" |
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inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") |
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outputs = model(**inputs) |
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prediction = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1) |
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model.config.id2label[prediction.item()] |
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``` |
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## ファインチューニングの詳細 |
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- **タスク**: 「喜び」、「悲しみ」、「期待」、「驚き」、「怒り」、「恐れ」、「嫌悪」、「信頼」の基本感情8つに「中立」を加えた9クラスで感情分析 |
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- **データセット**: 約3600件のYoutubeLiveのチャットをLLMを用いてラベリングした独自のデータセット |
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## パフォーマンス |
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* eval_accuracy: 0.618 |
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* eval_loss: 1.121 |
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## 謝辞 |
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このモデルは、東北大学の[BERT日本語Pretrained モデル](https://github.com/cl-tohoku/bert-japanese)をベースにしています。原著者の皆様に感謝いたします。 |
