bert-base-chinese-sentiment-finetuned-pchome – AI Model by jtdatastoryteller | AlphaNeural AI

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jtdatastoryteller/
bert-base-chinese-sentiment-finetuned-pchome

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text-classification

sentiment-analysis

text-embeddings-inference

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中文情緒分類模型

本模型基於 bert-base-chinese，針對中文評論文本進行三類情緒分類的 Fine-tuning。

模型用途

輸入一段中文文本，模型會自動將其分類至以下三個類別之一：

類別	說明
正面	表達正向、滿意、讚揚的文本
負面	表達負向、不滿、批評的文本
中性	不帶明顯情緒傾向的文本

使用方式

python

from transformers import pipeline

classifier = pipeline(
    "text-classification",
    model="jtdatastoryteller/bert-base-chinese-sentiment-finetuned-pchome"
)

result = classifier("這個 App 使用體驗很差！")
print(result)
# 輸出：[{'label': '負面', 'score': 0.95}]

訓練資料

資料集：Pchome App 評論情緒分類標註資料
樣本數：約 1,000 筆

訓練設定

基礎模型：bert-base-chinese
學習率：2e-5
批次大小：32
最大序列長度：128
損失函數：Focal Loss（gamma=2）
不平衡處理：Class Weight

注意事項

本模型以小規模資料集訓練，建議用於同領域的中文情緒分析場景。若應用於其他領域，建議重新進行 Fine-tuning。