这个Turkish Sentiment Analysis模型是基于预训练的 BERTurk model 128k uncased 进行微调的结果，使用了 BounTi dataset 。

在Hugging Face Pipeline中的使用

from transformers import pipeline
bounti = pipeline("sentiment-analysis",model="akoksal/bounti")
print(bounti("Bu yemeği pek sevmedim"))
>> [{'label': 'negative', 'score': 0.8012508153915405}]

结果

经过BERTurk微调的模型得分如下：

数据集

你可以在 our Github repo 找到包含训练、验证和测试数据集的数据。

由于Twitter版权问题，我们无法公开完整的推文文本。我们分享了推文ID，完整的文本可以通过官方的Twitter API下载。

引用

如果您使用了我们的工作，请引用以下论文：

@INPROCEEDINGS{BounTi,
  author={Köksal, Abdullatif and Özgür, Arzucan},
  booktitle={2021 29th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)}, 
  title={Twitter Dataset and Evaluation of Transformers for Turkish Sentiment Analysis}, 
  year={2021},
  volume={},
  number={}
  }