roberta-base-japanese-wrime-finetuned

モデルの説明

ku-nlp/roberta-base-japanese-char-wwm をベースモデルにして、

wrime の感情解析タスク（主観のみ）を finetuned したモデルです。

データは　wrime Ver2　によるものです。

デモはこちらで試せます

使い方

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Lycoris53/roberta-base-japanese-wrime-finetuned")
model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained("Lycoris53/roberta-base-japanese-wrime-finetuned", num_labels=8, problem_type='regression')
model.to(device)

text_to_predict = "おはようございます。今日も一緒に頑張りましょう！"
inputs = tokenizer(text_to_predict, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
inputs.to(device)

with torch.no_grad(): # Disable gradient calculations for inference
    outputs = model(**inputs)
    
logits = F.softmax(outputs.logits.cpu()[0]).tolist()
...

ライセンスに関しては wrime の元データは　Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0　のため

同じように付けました。

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