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-license: mit
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+---
+license: mit
+language:
+- ja
+base_model:
+- tohoku-nlp/bert-base-japanese-whole-word-masking
+---
+
+# eBERTの概要
+eBERTは[wrimeデータセット](https://github.com/ids-cv/wrime)に基づく感情予想bertモデルです。<br>
+eBERTは東北大学自然言語処理研究グループ様の[日本語事前学習済みbertモデル](https://huggingface.co/tohoku-nlp/bert-base-japanese-whole-word-masking)を使用しました。
+
+# 使用方法
+```python
+from transformers import BertForSequenceClassification, AutoTokenizer
+
+emotions = ['喜び', '悲しみ', '期待', '驚き', '怒り', '恐れ', '嫌悪', '信頼']
+
+model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("beezza/eBERT")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("beezza/eBERT")
+
+def softmax(x):
+    f_x = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))
+    return f_x
+
+model.eval()
+
+tokens = tokenizer("テキスト", truncation=True, return_tensors="pt")
+tokens.to(model.device)
+preds = model(**tokens)
+prob = softmax(preds.logits.cpu().detach().numpy()[0])
+out_dict = {n: p for n, p in zip(emotion_names_jp, prob)}
+
+print(out_dict)
+```