Instructions to use azizp128/prediksi-emosi-indobert with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use azizp128/prediksi-emosi-indobert with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="azizp128/prediksi-emosi-indobert")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("azizp128/prediksi-emosi-indobert") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("azizp128/prediksi-emosi-indobert", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Model analisis sentimen berbasis IndoBERT untuk memprediksi 6 jenis emosi yang muncul dalam suatu kalimat, yaitu marah, sedih, senang, cinta, takut, dan jijik. Pengguna dapat memasukkan suatu kalimat atau paragraf sebagai input, kemudian model pre-trained dari IndoBERT yang telah dilatih pada data tweet bahasa Indonesia akan memprediksi emosi yang muncul dalam kalimat tersebut. Hasil prediksi akan ditampilkan dalam bentuk persentase dari setiap emosi yang muncul.
- Model Deployment Page : Prediksi Emosi
- Model on GitHub : Prediksi Emosi
- IndoBERT Pre-trained model : IndoBERT Base Model P1
- Downloads last month
- 212