README.md

metadata

language: vi
tags:
  - vietnamese
  - text-classification
  - sentiment-analysis
  - PhoBERT
  - transformers
license: mit
datasets:
  - vanhai123/vietnamese-social-comments
metrics:
  - accuracy
  - f1
model-index:
  - name: PhoBERT Vietnamese Comment Classifier (4-class)
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Text Classification
        dataset:
          name: Vietnamese Social Comments
          type: vanhai123/vietnamese-social-comments
        metrics:
          - type: accuracy
            value: 0.86
          - type: f1
            name: f1_macro
            value: 0.83

📄 PhoBERT Vietnamese Comment Classifier (4-class)

Đây là mô hình phân loại bình luận tiếng Việt thành 4 nhãn cảm xúc sử dụng vinai/phobert-base.

🍿️ Các nhãn phân loại

• positive – tích cực
• negative – tiêu cực
• neutral – trung lập
• toxic – kích động, phản cảm

🧠 Mô hình nền

• Base model: vinai/phobert-base
• Fine-tuned trên dataset vanhai123/vietnamese-social-comments gồm 4,896 bình luận từ TikTok, Facebook, YouTube.

🧪 Kết quả đánh giá

• Accuracy: 86%
• Macro F1-score: 83%

💻 Sử dụng

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="vanhai123/phobert-vi-comment-4class")
classifier("Video này thật sự rất bổ ích và thú vị!")

📾 Dataset

• Vietnamese Social Comments dataset

👤 Tác giả

• Hà Văn Hải – vanhai11203@gmail.com
• Hugging Face: vanhai123