DeBERTa Emotion Predictor This package provides a DeBERTa based model for predicting emotions in Japanese text. DeBERTa Emotion Predictor は、ファインチューニング済みの DeBERTa モデルを用いて日本語テキストの感情推定を行う Python パッケージです。8 つの感情（Joy, Sadness, Anticipation, Surprise, Anger, Fear, Disgust, Trust）に対するそれぞれのモデルを利用し、各テキストに対する感情の予測ラベルと肯定クラスの確信度を簡単に取得できます。 Install(インストール) pip を使います。 Usage (おためし利用) 注）Hugging face から８種類のDeBERTaをダウンロードするため、初回起動に大変時間がかかります。二回目以降の実行から速くなります。 データフレームも入力できます。 なお動作には torch, transformers, pandas が必要です。 また、GPUを使用するには、NVIDIA GPUドライバー等のインストールが必要です。 こちらは、他の資料を参照してください。 特徴 ８感情の推定 各感情ごとにファインチューニング済みのモデルを利用し、テキストの感情推定を行います。 柔軟な入力形式 単一のテキスト、テキストのリスト、または pandas Series を入力として受け付け、結果を DataFrame 形式で返します。 効率的な推論 GPU メモリの使用量を抑えるため、必要なときだけモデルを GPU にロードする設計になっています。 使用方法 以下は、パッケージの基本的な使い方の例です: テキストの渡し方(リスト) 単一のテキストの場合 出力されるデータフレーム 出力されるデータフレームには、各感情の有無をあらわす８つの列、及び各感情の確率値が格納されています。 ディレクトリ構成 必要環境 Python 3.6 以上 PyTorch transformers pandas License Creative Commons Attribution ShareAlike 4.0 International (CC BY SA 4.0) Copyright (c) 2025 Yoichi Takenaka This work is licensed under the Creative Commons Attribution ShareAlike 4.0 International License. To view a copy of this license, visit https://creativecom…
We use cookies for essential functionality and analytics. You can accept or reject analytics cookies.Cookie policy