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language: en |
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license: apache-2.0 |
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library_name: transformers |
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tags: |
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- distilbert |
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- text-classification |
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- emotion-analysis |
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- pytorch |
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- mac-m4-test |
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pipeline_tag: text-classification |
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widget: |
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- text: "I'm so excited to try out the new Mac Mini M4 for machine learning!" |
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example_title: "Excitement Example" |
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- text: "I'm a bit worried about the performance on complex tasks." |
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example_title: "Worry Example" |
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- text: "I am so grateful for all the help you have provided." |
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example_title: "Gratitude Example" |
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# `distilbert-base-uncased` Finetuned for Emotion Analysis |
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这是一个基于 `distilbert-base-uncased` 微调的、能够识别 **28种细粒度情感** 的分析模型。 |
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**特别说明：这个模型主要是为了测试在新款 Mac Mini M4 上进行本地模型微调的流程和性能而创建的一次技术尝试。因此，它没有经过详尽的评估，主要用于演示和实验目的。** |
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## 模型描述 |
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本模型可以识别文本中蕴含的 28 种不同的情绪。这比传统的情感分析（如积极/消极/中性）提供了更丰富、更细致的视角。 |
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完整的标签列表如下： |
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| Label | 中文 | Label | 中文 | |
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| :--- | :--- | :--- | :--- | |
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| `admiration` | 钦佩 | `gratitude` | 感谢 | |
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| `amusement` | 娱乐 | `grief` | 悲痛 | |
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| `anger` | 愤怒 | `joy` | 开心 | |
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| `annoyance` | 烦躁 | `love` | 爱 | |
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| `approval` | 认同 | `nervousness` | 紧张 | |
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| `caring` | 关心 | `optimism` | 乐观 | |
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| `confusion` | 困惑 | `pride` | 自豪 | |
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| `curiosity` | 好奇 | `realization` | 顿悟 | |
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| `desire` | 渴望 | `relief` | 如释重负 | |
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| `disappointment` | 失望 | `remorse` | 懊悔 | |
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| `disapproval` | 不认同 | `sadness` | 悲伤 | |
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| `disgust` | 厌恶 | `surprise` | 惊讶 | |
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| `embarrassment`| 尴尬 | `neutral` | 中性 | |
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| `excitement` | 激动 | `fear` | 害怕 | |
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## 如何使用 (How to Use) |
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你可以通过 `transformers` 库的 `pipeline` 轻松使用这个模型。 |
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```python |
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from transformers import pipeline |
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# 使用模型 ID 加载 pipeline |
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model_id = "tourcoder/distilbert-base-uncased-finetuned-emotion-analysis" |
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emotion_classifier = pipeline("text-classification", model=model_id) |
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# 进行预测 |
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text = "I can't believe I finished the project, I am so relieved!" |
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results = emotion_classifier(text) |
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print(results) |
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# 预期输出: [{'label': 'relief', 'score': 0.9...}] |
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``` |
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### 在 Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) 上运行 |
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如果你在 Mac 上使用，可以指定设备为 `"mps"` 来利用 Apple Silicon 的 GPU 加速。 |
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```python |
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification |
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import torch |
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# 模型ID |
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model_id = "tourcoder/distilbert-base-uncased-finetuned-emotion-analysis" |
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# 检查 MPS 是否可用 |
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device = "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" |
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print(f"Using device: {device}") |
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# 加载模型和分词器 |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) |
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model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_id).to(device) |
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# 准备输入 |
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text = "This experiment on the Mac Mini M4 was a great success!" |
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inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device) |
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# 推理 |
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with torch.no_grad(): |
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logits = model(**inputs).logits |
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# 获取预测结果 |
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predicted_class_id = logits.argmax().item() |
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predicted_label = model.config.id2label[predicted_class_id] |
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print(f"Text: '{text}'") |
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print(f"Predicted emotion: {predicted_label}") |
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# 预期输出: Predicted emotion: joy (或 pride / admiration) |
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``` |
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## 训练与实验说明 |
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* **实验目的**: 验证和体验在 **Mac Mini (M4 芯片)** 上使用 PyTorch 和 `transformers` 库进行本地模型微调的完整流程。 |
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* **硬件**: Apple Mac Mini (M4 Chip) |
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* **框架**: PyTorch (利用 MPS 后端进行加速) |
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* **基础模型**: `distilbert-base-uncased` |
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* **数据集**: 该模型使用了包含28个情感标签的数据集进行微调，自制数据集。 |
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* **免责声明**: 这是一个概念验证（Proof of Concept）模型。其性能和鲁棒性未经过严格测试，不建议直接用于生产环境。 |
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## 局限性 (Limitations) |
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* `distilbert` 是一个轻量级模型，虽然速度快，但在理解复杂和细微的情感上可能不如更大的模型（如 `RoBERTa` 或 `DeBERTa`）。 |
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* 模型的表现高度依赖于其训练数据。对于训练集中未涵盖的文本风格或领域，其预测可能不准确。 |
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* 模型可能会反映出训练数据中存在的偏见。 |
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