mr4/phobert-base-vi-sentiment-analysis

mr4

Clasificación de texto

Mô hình Phở Bert dùng để phân tích cảm xúc. Mô hình có tác dụng xác định cảm xúc của đoạn văn. Sử dụng nhãn: 'Tích cực', 'Tiêu cực', 'Trung tính'.

Como usar

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
import os

def clear():
    os.system('clear')

checkpoint = "mr4/phobert-base-vi-sentiment-analysis"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint)
clear()
print("Ngày hôm nay của bạn thế nào?")
val = input("")
raw_inputs = [val]
inputs = tokenizer(raw_inputs, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
clear()
print(">>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>")
for i, prediction in enumerate(predictions):
    print(raw_inputs[i])
    for j, value in enumerate(prediction):
        print("    " + model.config.id2label[j] + ": " + str(value.item()))

Funcionalidades

Xác định cảm xúc trong văn bản
Chia nhãn cảm xúc: Tích cực, Tiêu cực, Trung tính
Đạo tạo dựa trên PhoBert-Base của VinAI
Dữ liệu huấn luyện thu thập từ linhlpv trên Kaggle

Casos de uso

Phân tích cảm xúc trong các bài đánh giá sản phẩm
Xác định phản hồi của khách hàng về các dịch vụ và sản phẩm
Phân tích tình cảm trong mạng xã hội