You can deploy this model and start earning money today!

Dusit-P/
thai-sentiment-wcb

Name: thai-sentiment-wcb
Availability: InStock

safetensors

Views

No views yet

Thai Sentiment (WangchanBERTa + LSTM/CNN/Last4 Heads)

โมเดลวิเคราะห์อารมณ์ ภาษาไทย แบบ 2 คลาส (negative/positive) อิง WangchanBERTa และปล่อยหลายสถาปัตยกรรม (heads) เพื่อความยืดหยุ่นของงานจริง

cnn_bilstm — WangchanBERTa → Conv1d → BiLSTM (โมเดลหลัก: ผลดีที่สุดบนชุดทดสอบแยก)
baseline — WangchanBERTa → BiLSTM (รุ่นเบา/พื้นฐาน)
last4weighted_bilstm — รวม last 4 hidden layers แบบถ่วงน้ำหนัก + (Bi)LSTM (คะแนนเฉลี่ย CV สูงสุด)

Demo (Space): https://huggingface.co/spaces/Dusit-P/thai-sentiment-api>

รายละเอียดโมเดล

ฐานโมเดล: airesearch/wangchanberta-base-att-spm-uncased
Labels: 0 → negative, 1 → positive (ตัดสินใจด้วย argmax หรือ positive ≥ negative)

Baseline
ใช้เอาต์พุต BERT แบบ sequence → BiLSTM → Linear (เรียบง่าย เบา)
CNN-BiLSTM
BERT → Conv1d (kernel 3 & 5) → BiLSTM → Linear (สกัด pattern ระยะสั้นก่อน LSTM)
Last4Weighted (BiLSTM)
รวมชั้นซ่อน 4 ชั้นสุดท้ายของ BERT ด้วยน้ำหนักเรียนรู้ได้ → (Bi)LSTM → Linear

ชุดข้อมูลและการเตรียมข้อมูล

ใช้ชุด Wisesight Sentiment (ภาษาไทย) และ คัดเลือกเฉพาะ 2 คลาส (positive, negative) — ไม่ใช้ neutral และ question

จำนวนหลังคัดเลือก: 11,118 ข้อความ
- Positive: 4,481, Negative: 6,637
การแบ่งข้อมูล:
- Train/Val: 80% (ทำ 5-Fold Cross-Validation บนส่วนนี้)
- Test: 20% (ชุดทดสอบแยกต่างหาก)
การเตรียมข้อความ: ใช้ tokenizer ของ WangchanBERTa, max_len = 128

โปรดตรวจสอบสัญญาอนุญาตของ Wisesight ต้นทางก่อนใช้งานเชิงพาณิชย์/แจกจ่ายซ้ำ

การประเมินผล—ผลลัพธ์

Metrics: Accuracy, Macro-F1, ROC-AUC
กระบวนการ: 5-Fold CV + Final Test (ชุดทดสอบแยก)

โมเดล	CV Accuracy	CV F1	CV ROC-AUC	Test Accuracy	Test F1	Test ROC-AUC
Model1_Baseline	90.36 ± 1.07	89.99 ± 1.10	95.67 ± 0.59	90.15	89.71	95.69
Model2_CNN_BiLSTM	90.32 ± 0.56	89.95 ± 0.56	95.92 ± 0.28	90.29	89.88	95.76
Model3_Last4Weighted (Pure/BiLSTM)	90.80 ± 0.70	90.42 ± 0.75	96.19 ± 0.27	90.11	89.68	95.78
Model4_Middle4Mean	90.51 ± 0.67	90.11 ± 0.68	95.78 ± 0.43	90.20	89.76	95.55

สรุป: ผลแต่ละสถาปัตยกรรม แตกต่างกันเล็กน้อย (~<1%)
ใช้ cnn_bilstm เป็น โมเดลหลักในการใช้งานจริง และเปิด last4weighted_bilstm ให้เลือกสำหรับเคสเฉพาะ/เทียบผล

การใช้งานที่ตั้งใจไว้ (Intended Use)

วิเคราะห์ความรู้สึกรีวิว/คอมเมนต์ภาษาไทยแบบ 2 คลาส (positive/negative)
เดโม Space รองรับ 3 โหมด: Single, Batch (หลายบรรทัด), และ CSV
- CSV: ถ้าพบคอลัมน์ review จะใช้ทันที (ไม่พบจะเดาคอลัมน์ object ตัวแรก)
- ถ้ามีคอลัมน์ shop จะสรุปผลต่อร้าน + แสดงกราฟสรุป

ข้อจำกัดและข้อควรระวัง

โปรดพิจารณาใช้ร่วมกับกฎ/กระบวนการทวนโดยมนุษย์

ภาษาพูด, สแลงเฉพาะกลุ่ม, ประชด/เสียดสี อาจทำให้ทำนายพลาด
ข้อความนอกโดเมนที่ฝึก (เช่น สายวิชาการเฉพาะทาง, code-mixed อังกฤษมาก) อาจลดความแม่นยำ
ค่า probabilities เป็นการประมาณเชิงสถิติ—not ground truth
ควรลบข้อมูลส่วนบุคคล (PII) ก่อนส่งเข้าเดโมสาธารณะ

โครงไฟล์ของรีโป

markdown

common/models.py
baseline/
├─ config.json
└─ model.safetensors
cnn_bilstm/
├─ config.json
└─ model.safetensors
last4weighted_bilstm/
├─ config.json
└─ model.safetensors
requirements.txt
LICENSE

Quickstart (Python)

ต้องมี: torch, transformers, safetensors, sentencepiece, huggingface_hub

bash

pip install -U torch transformers safetensors sentencepiece huggingface_hub

import json, importlib.util, torch, torch.nn.functional as F
from huggingface_hub import hf_hub_download
from transformers import AutoTokenizer
from safetensors.torch import load_file

REPO_ID   = "Dusit-P/thai-sentiment-wcb"
# เลือกหนึ่ง: "cnn_bilstm" | "baseline" | "last4weighted_bilstm"
MODEL_DIR = "cnn_bilstm"

# โหลดสถาปัตยกรรม (factory)
models_py = hf_hub_download(REPO_ID, filename="common/models.py")
spec = importlib.util.spec_from_file_location("models", models_py)
mod = importlib.util.module_from_spec(spec); spec.loader.exec_module(mod)

# โหลดคอนฟิก/น้ำหนัก
cfg_path = hf_hub_download(REPO_ID, filename=f"{MODEL_DIR}/config.json")
w_path   = hf_hub_download(REPO_ID, filename=f"{MODEL_DIR}/model.safetensors")
cfg = json.load(open(cfg_path, "r", encoding="utf-8"))

tok = AutoTokenizer.from_pretrained(cfg["base_model"])
model = mod.create_model_by_name(cfg["arch"])
state = load_file(w_path); model.load_state_dict(state, strict=True)
model.eval()

def classify(text: str):
    enc = tok([text], padding=True, truncation=True, max_length=cfg["max_len"], return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        p = F.softmax(model(enc["input_ids"], enc["attention_mask"]), dim=1)[0].tolist()
    probs = {"negative": float(p[0]), "positive": float(p[1])}
    label = "positive" if probs["positive"] >= probs["negative"] else "negative"
    return probs, label

print(classify("บริการดีมาก ประทับใจ"))

---

Space / REST API
Base URL: https://<YOUR_SPACE_URL>
API ด้านล่างอ้างอิงฟังก์ชันใน app.py ของ Space: predict_one, predict_many, predict_csv
หากคุณเปลี่ยนชื่อฟังก์ชัน/เส้นทาง ให้ปรับ URL ให้สอดคล้อง
1) Predict ข้อความเดียว
POST /run/predict_one
Body (JSON):
{
  "data": ["อาหารอร่อยมาก บริการดี", "cnn_bilstm"]
}

-Response (ตัวอย่าง):
{
  "data": [
    {"negative": 0.12, "positive": 0.88},
    "positive"
  ]
}

>-curl ตัวอย่าง:
curl -X POST "https://<YOUR_SPACE_URL>/run/predict_one" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"data":["อาหารอร่อยมาก บริการดี","cnn_bilstm"]}'

2) Predict หลายข้อความ (ทีละบรรทัด)
POST /run/predict_many
>Body (JSON):
{
  "data": ["แย่มาก รอนานมาก\nอร่อย บริการไว", "cnn_bilstm"]
}

>-curl ตัวอย่าง:
curl -X POST "https://<YOUR_SPACE_URL>/run/predict_many" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"data":["แย่มาก รอนานมาก\nอร่อย บริการไว","cnn_bilstm"]}'

3) อัปโหลด CSV
POST /run/predict_csv (multipart/form-data)
Fields
file: ไฟล์ CSV (ต้องมีคอลัมน์ review; ถ้ามี shop จะแสดงสรุปต่อร้าน)
model_choice: cnn_bilstm | baseline | last4weighted_bilstm
>-curl ตัวอย่าง:

curl -X POST "https://<YOUR_SPACE_URL>/run/predict_csv" \
  -F "file=@/path/to/reviews.csv" \
  -F "model_choice=cnn_bilstm"

>บางเวอร์ชันของ Gradio มีปุ่ม “View API” บนหน้า Space เพื่อตรวจ schema/endpoint ล่าสุดอัตโนมัติ
---
#Reproducibility (ย่อ)
-Base: airesearch/wangchanberta-base-att-spm-uncased
-max_len=128, Batch size=16, Optimizer: AdamW (lr_bert=2e-5, lr_others=1e-3), Early stopping
-5-Fold Stratified, Seed=42
-ไลบรารีหลัก: torch, transformers, safetensors, sentencepiece
---
#License & Attribution
>Model license: MIT (ปรับได้ตามต้องการ)
>Dataset: Wisesight Sentiment — โปรดอ้างอิงและปฏิบัติตามสัญญาอนุญาตของชุดข้อมูลต้นทาง

---
#Citation
>Dusit P. (2025). Thai Sentiment WCB (WangchanBERTa + LSTM/CNN/Last4 heads).
>Hugging Face: Dusit-P/thai-sentiment-wcb.
>Demo: <https://<YOUR_SPACE_URL>>.
---
#Changelog
-v1.0.0 — ปล่อย cnn_bilstm, baseline, last4weighted_bilstm; เพิ่ม Space (UI/REST)