ParsBERT (v2.0)

一个基于Transformer的波斯语语言理解模型

我们重新构建了词汇表，并在新的波斯语语料库上对ParsBERT v1.1进行了微调，以便为在其他领域使用ParsBERT提供一些功能！有关先前和当前模型的最新信息，请关注 ParsBERT 仓库。

波斯情感 [Digikala, SnappFood, DeepSentiPers]

它旨在根据他们的情绪倾向对文本进行分类，如评论。我们对这个任务进行了三个知名数据集的测试：Digikala用户评论，SnappFood用户评论和DeepSentiPers以两种二元形式和多形式存在的数据集。

DeepSentiPers

它是SentiPers的一个平衡增强版本，包含12,138个关于数字产品的用户意见，标有五个不同的类别：两个正面类别（即开心和高兴），两个负面类别（即愤怒和生气）和一个中性类别。因此，该数据集可用于多类别和二元分类。在二元分类的情况下，从数据集中移除了中性类别及其对应的句子。

二元：

多类别

下载 你可以从以下链接下载数据集：

• SentiPers
• DeepSentiPers

结果

以下表格总结了ParsBERT与其他模型和架构相比获得的F1分数。

如何使用:hugs:

BibTeX条目和引用信息

请在文献中引用如下：

@article{ParsBERT,
    title={ParsBERT: Transformer-based Model for Persian Language Understanding},
    author={Mehrdad Farahani, Mohammad Gharachorloo, Marzieh Farahani, Mohammad Manthouri},
    journal={ArXiv},
    year={2020},
    volume={abs/2005.12515}
}

有问题吗？

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