Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -1,15 +1,21 @@
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
library_name: transformers
|
| 3 |
-
tags: []
|
| 4 |
---
|
| 5 |
|
| 6 |
# Model Card for Model ID
|
| 7 |
|
| 8 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 9 |
|
| 10 |
|
| 11 |
|
| 12 |
## Model Details
|
|
|
|
| 13 |
|
| 14 |
### Model Description
|
| 15 |
|
|
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
library_name: transformers
|
| 3 |
+
tags: [bert微调;中文;情感评分;]
|
| 4 |
---
|
| 5 |
|
| 6 |
# Model Card for Model ID
|
| 7 |
|
| 8 |
+
为适配评论情感评分任务,用online_shopping_10_cats数据集对Bert-base-chinese预训练模型进行微调。
|
| 9 |
+
|
| 10 |
+
online_shopping_10_cats数据集中评论数据类型丰富,包含来自10种不同类别商品(书籍、平板、手机、水果、洗发水、热水器、蒙牛、衣服、计算机、酒店)的在线购物评论,
|
| 11 |
+
共62774条,正向评论31728条,负向评论31046条。训练前将online_shopping_10_cats数据集随机按6:2:2的比例分为训练集、验证集和测试集,即训练集包含37664条评论数据,
|
| 12 |
+
验证集和测试集皆包含12555条评论数据。以保证数据集的代表性和独立性,从而更客观地评估模型的分类效果。
|
| 13 |
+
微调后的模型性能良好,准确率和F1值都高达95%。
|
| 14 |
|
| 15 |
|
| 16 |
|
| 17 |
## Model Details
|
| 18 |
+
若想使用该模型,下载完该模型后,应加载bert_base_chinese的分词器。
|
| 19 |
|
| 20 |
### Model Description
|
| 21 |
|