모델 소개
Indonesian RoBERTa Base Sentiment Classifier is a sentiment-text-classification model based on the RoBERTa model. The model was originally the pre-trained Indonesian RoBERTa Base model, which is then fine-tuned on `indonlu`'s `SmSA` dataset consisting of Indonesian comments and reviews. After training, the model achieved an evaluation accuracy of 94.36% and F1-macro of 92.42%. On the benchmark test set, the model achieved an accuracy of 93.2% and F1-macro of 91.02%. Hugging Face's `Trainer` class from the Transformers library was used to train the model. PyTorch was used as the backend framework during training, but the model remains compatible with other frameworks nonetheless.
주요 특징
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
한계 및 유의 사항
구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.
출처별 요금 및 비용 분석
요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.
| 출처 / 채널 | 입력 | 출력 | 과금 단위 | 수집 시간 |
|---|---|---|---|---|
| 확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요. | ||||
월간 기본 토큰 비용 추정
추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.
공개 평가 및 실행 설정
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
등록된 전체 순위 보기 →자주 묻는 질문
오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
실시간 결제 요금인가요?
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출처 및 추적 기록
许可证：mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。