Edit model card

You need to agree to share your contact information to access this model

This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.

Log in or Sign Up to review the conditions and access this model content.

SetFit Polarity Model

This is a SetFit model that can be used for Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA). A LogisticRegression instance is used for classification. In particular, this model is in charge of classifying aspect polarities.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

  1. Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
  2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

This model was trained within the context of a larger system for ABSA, which looks like so:

  1. Use a spaCy model to select possible aspect span candidates.
  2. Use a SetFit model to filter these possible aspect span candidates.
  3. Use this SetFit model to classify the filtered aspect span candidates.

Model Details

Model Description

Model Sources

Model Labels

Label Examples
Negative
  • 'kebanyakan npc teyvat story utama punya mc:saranku developer harus menciptakan sebuah story yang sangat menarik agar tidak kehilangan para player karena masalahnya banyak player yg tidak bertahan lama karena repetitif dan monoton tiap update size makin gede doang yg isinya cuma chest baru itupun sampah puzzle yg makin lama makin rumit tapi chest nya sampah story kebanyakan npc teyvat story utama punya mc dilupain gak difokusin map kalo udah kosong ya nyampah bikin size gede doang main 3 tahun rasanya monoton perkembangan buruk'
  • 'tolong ditambah lagi reward untuk gachanya untuk:tolong ditambah lagi reward untuk gachanya untuk player lama kesulitan mendapatkan primo karena sudah tidak ada lagi quest dan eksplorasi juga sudah 100 dasar developer kapitalis game ini makin lama makin monoton dan tidak ramah untuk player lama yang kekurangan bahan untuk gacha karakter'
  • 'gitu aja sampek event selesai primogemnya buat:cuman saran jangan terlalu pelit biar para player gak kabur sama game sebelah hadiah event quest di perbaiki udah nunggu event lama lama hadiah cuman gitu gitu aja sampek event selesai primogemnya buat 10 pull gacha gak cukup tingakat kesulitan beda hadiah sama saja lama lama yang main pada kabur kalok terlalu pelit dan 1 lagi jariang mohon di perbaiki untuk server indonya trimaksih'
Positive
  • 'gameplay nya memang menarik:gameplay nya memang menarik tapi story questnya bikin boring setiap lagi menyelesaikan quest kepala saya selalu frustasi karna dialog yang gak ngotak panjangnya mana gak bisa di skip selain itu developer selalu pelit untuk memberikan hadiah saya sudah tidak merasa senang lagi bermain game ini karna ke kikirannya puzzle nya dan questnya membuat otak saya pusing developer juga lama memberi respon saat ada bug harus tunggu viral dulu baru bug nya di benerin'
  • 'mulai dari cerita story sound effect maupun:tolong jangan pelit lah hoyoverse sama pemain baru atau pemain yg lama yg main kembali karna pemain paling suka kalau banyak gratisan ntah itu artefak primoge character atau pun item karna jujur saja sebagai pemain baru saya merasa kurang puas sama gamenya apalagi buat upgrade character itu harus kumpulan item yg kebanyakan susah didapat bagi pemain baru itu saya kekurangan dari game ini selebihnya bagus mulai dari cerita story sound effect maupun tampilan didalam game yg lumayan bagus'
  • 'dari cerita story sound effect maupun tampilan didalam:tolong jangan pelit lah hoyoverse sama pemain baru atau pemain yg lama yg main kembali karna pemain paling suka kalau banyak gratisan ntah itu artefak primoge character atau pun item karna jujur saja sebagai pemain baru saya merasa kurang puas sama gamenya apalagi buat upgrade character itu harus kumpulan item yg kebanyakan susah didapat bagi pemain baru itu saya kekurangan dari game ini selebihnya bagus mulai dari cerita story sound effect maupun tampilan didalam game yg lumayan bagus'

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

from setfit import AbsaModel

# Download from the 🤗 Hub
model = AbsaModel.from_pretrained(
    "Funnyworld1412/review_game_absa-aspect",
    "Funnyworld1412/review_game_absa-polarity",
)
# Run inference
preds = model("The food was great, but the venue is just way too busy.")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 7 43.8444 96
Label Training Sample Count
konflik 0
negatif 0
netral 0
positif 0

Training Hyperparameters

  • batch_size: (4, 4)
  • num_epochs: (1, 1)
  • max_steps: -1
  • sampling_strategy: oversampling
  • num_iterations: 1
  • body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
  • head_learning_rate: 0.01
  • loss: CosineSimilarityLoss
  • distance_metric: cosine_distance
  • margin: 0.25
  • end_to_end: False
  • use_amp: False
  • warmup_proportion: 0.1
  • seed: 42
  • eval_max_steps: -1
  • load_best_model_at_end: False

Training Results

Epoch Step Training Loss Validation Loss
0.0020 1 0.1121 -
0.1010 50 0.0306 -
0.2020 100 0.0186 -
0.3030 150 0.0862 -
0.4040 200 0.0089 -
0.5051 250 0.0037 -
0.6061 300 0.0027 -
0.7071 350 0.0154 -
0.8081 400 0.238 -
0.9091 450 0.0095 -

Framework Versions

  • Python: 3.10.13
  • SetFit: 1.0.3
  • Sentence Transformers: 3.0.1
  • spaCy: 3.7.5
  • Transformers: 4.36.2
  • PyTorch: 2.1.2
  • Datasets: 2.19.2
  • Tokenizers: 0.15.2

Citation

BibTeX

@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
    url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
    keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
    publisher = {arXiv},
    year = {2022},
    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}
Downloads last month
0
Safetensors
Model size
568M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
Inference API (serverless) has been turned off for this model.