Create README.md
Browse files
README.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,29 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
# Instagram Caption Classifier (Fine-tuned BERT)
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
Model ini merupakan hasil fine-tuning BERT (`bert-base-uncased`) untuk klasifikasi caption Instagram. Model ini dilatih menggunakan data caption yang telah dilabeli, sehingga dapat digunakan untuk mengklasifikasikan jenis caption pada postingan Instagram.
|
| 4 |
+
|
| 5 |
+
## Dataset
|
| 6 |
+
- Data: Caption Instagram berbahasa Indonesia, sudah dilabeli sesuai kategori relevan.
|
| 7 |
+
- Format: CSV, kolom utama: `post_caption`, `label_1`.
|
| 8 |
+
- Tersedia juga dataset komentar dan caption influencer Instagram yang sudah kami scrapping di Kaggle: [Kaggle Dataset - Instagram Influencer and Brand](https://www.kaggle.com/datasets/azrilfahmiardi/instagram-influencer-and-brand)
|
| 9 |
+
|
| 10 |
+
## Cara Penggunaan
|
| 11 |
+
|
| 12 |
+
```python
|
| 13 |
+
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
|
| 14 |
+
import torch
|
| 15 |
+
|
| 16 |
+
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("AzrilFahmiardi/instagram-caption-classifier-bert")
|
| 17 |
+
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("AzrilFahmiardi/instagram-caption-classifier-bert")
|
| 18 |
+
|
| 19 |
+
text = "Caption contoh di sini"
|
| 20 |
+
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
|
| 21 |
+
outputs = model(**inputs)
|
| 22 |
+
pred = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)
|
| 23 |
+
```
|
| 24 |
+
|
| 25 |
+
## Label Kategori
|
| 26 |
+
Label yang digunakan dapat dilihat pada file `label_names.json` di repo ini.
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
## Lisensi
|
| 29 |
+
Model ini hanya untuk keperluan riset dan non-komersial.
|