File size: 2,191 Bytes
60c2547 78a2d4b a339702 78a2d4b 60c2547 a339702 c6a701f a339702 811a340 c474b44 a339702 c38e978 a339702 164185b c6a701f c474b44 164185b c6a701f 164185b a339702 c38e978 1da8e25 c38e978 1da8e25 a339702 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 |
---
license: apache-2.0
language:
- hu
tags:
- text-classification
metrics:
- accuracy
widget:
- text: >-
Kovácsné Nagy Erzsébet [SEP] A Kovácsné Nagy Erzsébet nagyon jól érzi magát
a Nokiánál, azonban a Németországból érkezett Kovács Péter nehezen boldogul
a beilleszkedéssel.
example_title: positive
- text: >-
Kovács Péter [SEP] A Kovácsné Nagy Erzsébet nagyon jól érzi magát a
Nokiánál, azonban a Németországból érkezett Kovács Péter nehezen boldogul a
beilleszkedéssel.
example_title: negative
- text: >-
Kovácsné Nagy Erzsébet [SEP] A Kovácsné Nagy Erzsébet azt mondta, hogy a
Németországból érkezett Kovács Péter nehezen boldogul a beilleszkedéssel.
example_title: neutral
---
# Hungarian Aspect-based Sentiment Analysis with finetuned huBERT model
For further models, scripts and details, see [our repository](https://github.com/nytud/sentiment-analysis) or [our demo site](https://juniper.nytud.hu/demo/nlp).
- Pretrained model used: huBERT
- Finetuned on OpinHuBank (OHB) Corpus
- Labels: 0 (negative), 1 (neutral), 2 (positive)
- Separator: [SEP]
## Limitations
- max_seq_length = 256
## Results
| Model | OHB |
| ------------- | ------------- |
| huBERT | **82.30** |
| XLM-R | 80.59 |
## Usage with pipeline
```python
from transformers import pipeline
classification = pipeline(task="sentiment-analysis", model="NYTK/sentiment-ohb3-hubert-hungarian")
input_text = "Kovácsné Nagy Erzsébet [SEP] A Kovácsné Nagy Erzsébet nagyon jól érzi magát a Nokiánál, azonban a Németországból érkezett Kovács Péter nehezen boldogul a beilleszkedéssel."
print(classification(input_text)[0])
```
## Citation
If you use this model, please cite the following paper:
```
@inproceedings {yang-asent,
title = {Neurális entitásorientált szentimentelemző alkalmazás magyar nyelvre},
booktitle = {XIX. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (MSZNY 2023)},
year = {2023},
publisher = {Szegedi Tudományegyetem, Informatikai Intézet},
address = {Szeged, Hungary},
author = {Yang, Zijian Győző and Laki, László János},
pages = {107--117}
}
``` |