IFT6010-project

基于DistilBERT的情绪分类器 描述 我们使用一个经过预训练的基于变压器的网络DistilBERT来为我们的输入句子生成嵌入。 然后，我们使用4层神经网络来预测目标情绪。 我们预测5种情绪：幸福，悲伤，愤怒，不确定，中立。 我们的模型达到0.9753培训准确性和0.9627的测试精度。 我们会在笔记本中生成更详细的评估报告（准确性，准确性，召回率，F评分）。 有关实现和评估的更多详细信息，请参。 项目结构 该项目包含以下2个文件： ：一个笔记本，其中包含所有实现细节：数据收集，预处理，模型实现，评估和预测等。 ：此CSV文件包含从不同来源收集的已处理数据。 数据具有以下格式：句子，[幸福，悲伤，忧虑，内，愤怒，不满] 链接 有关此项目的更多信息，请参。