| ---
|
| language: vi
|
| tags:
|
| - vietnamese
|
| - text-classification
|
| - sentiment-analysis
|
| - PhoBERT
|
| - transformers
|
| license: mit
|
| datasets:
|
| - vanhai123/vietnamese-social-comments
|
| metrics:
|
| - accuracy
|
| - f1
|
| model-index:
|
| - name: PhoBERT Vietnamese Comment Classifier (4-class)
|
| results:
|
| - task:
|
| type: text-classification
|
| name: Text Classification
|
| dataset:
|
| name: Vietnamese Social Comments
|
| type: vanhai123/vietnamese-social-comments
|
| metrics:
|
| - type: accuracy
|
| value: 0.86
|
| - type: f1
|
| name: f1_macro
|
| value: 0.83
|
| ---
|
|
|
|
|
| # 📄 PhoBERT Vietnamese Comment Classifier (4-class)
|
|
|
| Đây là mô hình phân loại bình luận tiếng Việt thành 4 nhãn cảm xúc sử dụng `vinai/phobert-base`.
|
|
|
| ## 🍿️ Các nhãn phân loại
|
|
|
| * `positive` – tích cực
|
| * `negative` – tiêu cực
|
| * `neutral` – trung lập
|
| * `toxic` – kích động, phản cảm
|
|
|
| ## 🧠 Mô hình nền
|
|
|
| * **Base model**: [`vinai/phobert-base`](https://huggingface.co/vinai/phobert-base)
|
| * **Fine-tuned** trên dataset `vanhai123/vietnamese-social-comments` gồm 4,896 bình luận từ TikTok, Facebook, YouTube.
|
|
|
| ## 🧪 Kết quả đánh giá
|
|
|
| * Accuracy: **86%**
|
| * Macro F1-score: **83%**
|
|
|
| ## 💻 Sử dụng
|
|
|
| ```python
|
| from transformers import pipeline
|
|
|
| classifier = pipeline("text-classification", model="vanhai123/phobert-vi-comment-4class")
|
| classifier("Video này thật sự rất bổ ích và thú vị!")
|
| ```
|
|
|
| ## 📾 Dataset
|
|
|
| * [Vietnamese Social Comments dataset](https://huggingface.co/datasets/vanhai123/vietnamese-social-comments)
|
|
|
| ## 👤 Tác giả
|
|
|
| * Hà Văn Hải – [vanhai11203@gmail.com](mailto:vanhai11203@gmail.com)
|
| * Hugging Face: [vanhai123](https://huggingface.co/vanhai123)
|
|
|
| ##
|
|
|
