วัตถุประสงค์: ทุกวันนี้หาเพื่อนที่รักชาติ ศาสนา พระมหากษัตริย์ รัฐบาลยากเหลือเกิน มีแต่พวกสามกีบ ควายแดงคอยจ้องจะทำร้าย ทางทีมของเราจึงสร้างโมเดลมาเพื่อช่วยหาเพื่อนสลิ่มจากคอมเม้น ที่นับวันจะหลงเหลืออยู่น้อยยิ่งนักในสังคมไทย ทั้งนี้เพื่อเป็นแนวทางในการสร้างสังคมสลิ่มที่แข็งแรงต่อไป
สามารถลง transfomers จาก Huggingface และใช้งานโมเดลได้ดังต่อไปนี้
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
# download model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tupleblog/salim-classifier")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("tupleblog/salim-classifier")
# using pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)
text = "จิตไม่ปกติ วันๆคอยแต่ให้คนเสี้ยมทะเลาะกันด่ากัน คอยจ้องแต่จะเล่นงานรัฐบาล ความคดด้านลบ"
classifier(text)
# >> [{'label': 'HIGHLY LIKELY SALIM', 'score': 0.9989368915557861}] ยินดีด้วย น่าจะเป็นสลิ่ม!สร้างข้อมูลตัวอย่างและทำการ annotate จากนั้นนำข้อมูลมาเทรนโมเดลด้วย WangchanBERTa โดยข้อมูลอาจมีความ bias เนื่องจากทางทีมงานเป็นผู้เก็บข้อมูลเอง
ท่านสามารถทดลองใช้งานผ่าน HuggingFace โดยใส่คอมเม้นจาก Facebook เข้าไปในช่องได้ในเว็บไซต์ huggingface.co/tupleblog/salim-classifier
ตัวอย่างประโยค
- รัฐรับผิดชอบทุกชีวิตไม่ได้หรอกคนให้บริการต้องจัดการเองถ้าจะเปิดผับบาร์
ทางทีมงานกำลังเขียนแอพพลิเคชั่นเพื่อให้สามารถนำไปใช้งานได้ง่ายยิ่งขึ้น
We report performance on 20% evaluation set (accuracy, precision, recall, F1-score macro) as follows:
| Accuracy | Precision | Recall | F1 |
|---|---|---|---|
| 86.15% | 86.12% | 86.13% | 86.13% |