readme: ---
  language:
  - vi
  tags:
  - sentiment
  - classification
  license: mit
  widget:
  - text: "Không thể nào đẹp hơn"
  - text: "Quá phí tiền, mà không đẹp"
  - text: "Cái này giá ổn không nhỉ?"
  
  ---
  
  [**GitHub Homepage**](https://github.com/wonrax/phobert-base-vietnamese-sentiment)
  
  A model fine-tuned for sentiment analysis based on [vinai/phobert-base](https://huggingface.co/vinai/phobert-base).
  
  Labels:
  - NEG: Negative
  - POS: Positive
  - NEU: Neutral
  
  Dataset: [30K e-commerce reviews](https://www.kaggle.com/datasets/linhlpv/vietnamese-sentiment-analyst)
  
  ## Usage
  ```python
  import torch
  from transformers import RobertaForSequenceClassification, AutoTokenizer
  
  model = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained("wonrax/phobert-base-vietnamese-sentiment")
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wonrax/phobert-base-vietnamese-sentiment", use_fast=False)
  
  # Just like PhoBERT: INPUT TEXT MUST BE ALREADY WORD-SEGMENTED!
  sentence = 'Đây là mô_hình rất hay , phù_hợp với điều_kiện và như cầu của nhiều người .'  
  
  input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(sentence)])
  
  with torch.no_grad():
      out = model(input_ids)
      print(out.logits.softmax(dim=-1).tolist())
      # Output:
      # [[0.002, 0.988, 0.01]]
      #     ^      ^      ^
      #    NEG    POS    NEU
  ```
  