readme: ---
  license: apache-2.0
  language:
  - hu
  tags:
  - text-classification
  metrics:
  - accuracy
  widget:
  - text: >-
      Kovácsné Nagy Erzsébet [SEP] A Kovácsné Nagy Erzsébet nagyon jól érzi magát
      a Nokiánál, azonban a Németországból érkezett Kovács Péter nehezen boldogul
      a beilleszkedéssel.
    example_title: positive
  - text: >-
      Kovács Péter [SEP] A Kovácsné Nagy Erzsébet nagyon jól érzi magát a
      Nokiánál, azonban a Németországból érkezett Kovács Péter nehezen boldogul a
      beilleszkedéssel.
    example_title: negative
  - text: >-
      Kovácsné Nagy Erzsébet [SEP] A Kovácsné Nagy Erzsébet azt mondta, hogy a
      Németországból érkezett Kovács Péter nehezen boldogul a beilleszkedéssel.
    example_title: neutral
  ---
  
  # Hungarian Aspect-based Sentiment Analysis with finetuned huBERT model
  
  For further models, scripts and details, see [our repository](https://github.com/nytud/sentiment-analysis) or [our demo site](https://juniper.nytud.hu/demo/nlp).
  
    - Pretrained model used: huBERT
    - Finetuned on OpinHuBank (OHB) Corpus
    - Labels: 0 (negative), 1 (neutral), 2 (positive)
    - Separator: [SEP]
    	
  ## Limitations
  
  - max_seq_length = 256
  
  ## Results
  
  | Model | OHB | 
  | ------------- | ------------- | 
  | huBERT | **82.30**  |
  | XLM-R | 80.59  |
  
  ## Usage with pipeline
  
  ```python
  from transformers import pipeline
  
  classification = pipeline(task="sentiment-analysis", model="NYTK/sentiment-ohb3-hubert-hungarian")
  input_text = "Kovácsné Nagy Erzsébet [SEP] A Kovácsné Nagy Erzsébet nagyon jól érzi magát a Nokiánál, azonban a Németországból érkezett Kovács Péter nehezen boldogul a beilleszkedéssel."
  
  print(classification(input_text)[0])
  ```
  
  ## Citation
  If you use this model, please cite the following paper:
  
  ```
  @inproceedings {yang-asent,
      title = {Neurális entitásorientált szentimentelemző alkalmazás magyar nyelvre},
  	booktitle = {XIX. Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (MSZNY 2023)},
  	year = {2023},
  	publisher = {Szegedi Tudományegyetem, Informatikai Intézet},
  	address = {Szeged, Hungary},
  	author = {Yang, Zijian Győző and Laki, László János},
  	pages = {107--117}
  }
  ```