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language:
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- ja
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license: apache-2.0
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library_name: transformers
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datasets:
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- llm-book/JGLUE
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pipeline_tag: text-classification
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# bert-base-japanese-v3-marc_ja
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「[大規模言語モデル入門](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333)」の第5章で紹介している(感情分析)のモデルです。
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[cl-tohoku/bert-base-japanese-v3](https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3)を[JGLUE](https://huggingface.co/datasets/llm-book/JGLUE)のMARC-jaデータセットでファインチューニングして構築されています。
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## 関連リンク
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* [GitHubリポジトリ](https://github.com/ghmagazine/llm-book)
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* [Colabノートブック(訓練)](https://colab.research.google.com/github/ghmagazine/llm-book/blob/main/chapter5/5-2-sentiment-analysis-finetuning.ipynb)
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* [Colabノートブック(推論)](https://colab.research.google.com/github/ghmagazine/llm-book/blob/main/chapter5/5-3-sentiment-analysis-analysis.ipynb)
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* [データセット](https://huggingface.co/datasets/llm-book/JGLUE)
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* [大規模言語モデル入門(Amazon.co.jp)](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333/)
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* [大規模言語モデル入門(gihyo.jp)](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13633-8)
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## 使い方
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```python
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from transformers import pipeline
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text_classification_pipeline = pipeline(model="llm-book/bert-base-japanese-v3-marc_ja")
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print(text_classification_pipeline("世界には言葉がわからなくても感動する音楽がある。")[0])
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# {'label': 'positive', 'score': 0.9993619322776794}
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```
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## ライセンス
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[Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
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