模型:

HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-sentiment-snappfood

英文

ParsBERT (v2.0)

ParsBERT是用于波斯语理解的基于Transformer的模型

我们根据波斯语语料库重构了词汇表,并对ParsBERT v1.1进行了微调,以便在其他领域中使用ParsBERT提供一些功能!请关注 ParsBERT 仓库以获取有关之前和当前模型的最新信息。

波斯情感[Digikala,SnappFood,DeepSentiPers]

它旨在基于情感偏见对文本进行分类,例如评论。我们对这个任务测试了三个着名的数据集:Digikala用户评论,SnappFood用户评论和DeepSentiPers中的两个二元型和多形式型。

SnappFood

Snappfood (一家在线食品送餐公司)用户的评论,共计70000条,有两个标签(即极性分类):

  • 快乐
  • 悲伤
  • Label #
    Negative 35000
    Positive 35000

    下载您可以从 here 下载数据集

    结果

    下表总结了ParsBERT相对于其他模型和架构获得的F1分数。

    Dataset ParsBERT v2 ParsBERT v1 mBERT DeepSentiPers
    SnappFood User Comments 87.98 88.12* 87.87 -

    如何使用:hugs:

    1234321
    Task Notebook
    Sentiment Analysis

    BibTeX条目和引文信息

    请在出版物中引用如下:

    @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}
    }
    

    问题?

    ParsBERT Issues 仓库上发布Github问题。