Natlis/rubert-emotion-classification-ru

RuBERT — классификатор эмоций русской речи (текст)

Четырёхклассовый классификатор эмоционального тона реплики по транскрипту: angry, sad, neutral, positive (маппинг angry=0, sad=1, neutral=2, positive=3).

• Архитектура: DeepPavlov/rubert-base-cased → [CLS] → Linear → GELU → Dropout → Linear.
• Обучение в два этапа: 1 эпоха — весь BERT заморожен, обучается только head; далее — разморожены слои encoder.layer.6–11.
• Обучен на корпусе dusha_resd_train (69 119 реплик) = Dusha + RESD.
• Вход: транскрипт реплики, токенизация AutoTokenizer (папка токенизатора в этом репозитории).

Метрики

Оценка на dusha_resd_test (6616 реплик), усреднение по 5 сидам.

Split	Corpus	Accuracy	F1-macro
test	dusha_resd	0.586	0.601

Как использовать

import torch
from huggingface_hub import hf_hub_download, snapshot_download
from transformers import AutoTokenizer

ckpt_path = hf_hub_download(
    "Natlis/rubert-emotion-classification-ru",
    "RuBERT_dusha_resd_train_model.pt",
)
tok_dir = snapshot_download(
    "Natlis/rubert-emotion-classification-ru",
    allow_patterns=["RuBERT_dusha_resd_train_tokenizer/*"],
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tok_dir)

# Чекпоинт — единый формат dict (см. utils/model_io.py репозитория проекта):
ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location="cpu")
print(ckpt["model_class"], ckpt["model_params"])

Для воспроизведения архитектуры и предсказаний используйте код проекта (https://github.com/Natl1s/RuIntona), text_models/transformers/RuBERT.py: модель EmotionClassifier воссоздаётся из ckpt["model_params"].

Обучение

Полные гиперпараметры — в configs/text/rubert.json проекта (seed 42, lr 2e-5, warmup 0.1, batch 16, grad-accum 8, max_len 128, label_smoothing 0.05).

Ограничения

• Модель обучена на размеченных в краудсорсинге и сыгранных эмоциях; переносимость на спонтанную речь вне дистрибутива не гарантируется.
• Качество зависит от качества ASR-транскрипта реплики.

Лицензия и атрибуция

Веса лицензированы Apache-2.0 (бэкбон DeepPavlov/rubert-base-cased, Apache-2.0). Полный текст — LICENSE, обязательства по атрибуции и данные обучения — NOTICE.

Цитирование

Dusha — Kondratenko et al., arXiv:2212.12266. RESD — Aniemore, DOI 10.57967/hf/1272. Подробности и bibtex — в DUSHA.md / RESD.md кодового репозитория.