模型详情
模型介绍
中文整理StructBERT中文情绪分类模型介绍
情绪分类任务，通常为输入一段句子或一段话，识别该句话情绪类别的模型。 在用户评价、观点抽取、意图识别中往往起到重要作用。
模型描述
模型基于Structbert-tiny-chinese，在情绪分类的数据集上fine-tune得到。 模型可识别的情绪包含（恐惧、愤怒、厌恶、喜好、悲伤、高兴、惊讶）七种类别。
期望模型使用方式以及适用范围
你可以使用StructBERT中文情绪分类模型，对通用领域的中文情绪分类任务进行推理。 输入自然语言文本，模型会给出该文本的情绪分类标签以及相应的概率。
如何使用
在安装完成ModelScope之后即可使用
推理代码范例
模型局限性以及可能的偏差
模型训练数据有限，效果可能存在一定偏差。
训练数据介绍
使用数据集分布情况如下：
高兴 悲伤 厌恶 喜好 恐惧 惊讶 愤怒 无明显情绪
- ------ ------- ------- ------ ---------- ------ ------ ------ -------
训练集 10610 13418 6909 8236 820 1664 5312 32071
验证集 1326 1677 863 1029 102 207 663 4008
数据评估及结果
该模型在验证集上的f1为0.4732。
数据评估及结果
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
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使用前须知
运行环境运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
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