HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-sentiment-deepsentipers-binary
HooshvareLab
Clasificación de texto
Un modelo basado en Transformer para la comprensión del lenguaje persa. Reconstruimos el vocabulario y ajustamos el ParsBERT v1.1 en los nuevos corpus persas para proporcionar algunas funcionalidades para usar ParsBERT en otros ámbitos. El propósito es clasificar textos, como comentarios, según su sesgo emocional. Probamos tres conjuntos de datos bien conocidos para esta tarea: comentarios de usuarios de Digikala, comentarios de usuarios de SnappFood y DeepSentiPers en dos tipos: binario y multiclase.
Como usar
Para utilizar el modelo, consulte la siguiente entrada de BibTeX y la información de citación:
@article{ParsBERT,
title={ParsBERT: Transformer-based Model for Persian Language Understanding},
author={Mehrdad Farahani, Mohammad Gharachorloo, Marzieh Farahani, Mohammad Manthouri},
journal={ArXiv},
year={2020},
volume={abs/2005.12515}
}
Para la implementación práctica, consulte un cuaderno de análisis de sentimientos.
Funcionalidades
- Modelo basado en Transformer para la comprensión del lenguaje persa
- Clasificación de texto basada en sesgo emocional
- Soporte para clasificación binaria y multiclase
- Probado en conjuntos de datos de comentarios de usuarios conocidos
Casos de uso
- Análisis de sentimientos de comentarios de usuarios
- Clasificación de opiniones de productos digitales
- Investigación y desarrollo de aplicaciones en procesamiento de lenguaje natural en persa