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license: apache-2.0
language:
- ja
base_model: tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3
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# YTLive-JaBERT-Emotion-v1

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。
[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。

## モデルの概要

- **モデル種類**: BERT
- **言語**: 日本語
- **ベースモデル**: tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3

## 使用方法

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。

```
!pip install fugashi unidic-lite

```

```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tohoku-nlp/bert-base-japanese-v3")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("iton/YTLive-JaBERT-Emotion-v1")

# モデルの使用例
text = "ここにサンプルテキストを入力してください。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
prediction = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
model.config.id2label[prediction.item()]
```

## ファインチューニングの詳細

- **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
- **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

## パフォーマンス

* eval_accuracy: 0.618
* eval_loss: 1.121

## 謝辞

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。