Text Classification
Transformers
Safetensors
Thai
thai
sentiment-analysis
wangchanberta
bilstm
cnn
gradio
space
Instructions to use Dusit-P/thai-sentiment-wcb with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Dusit-P/thai-sentiment-wcb with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-classification", model="Dusit-P/thai-sentiment-wcb")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("Dusit-P/thai-sentiment-wcb", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -171,4 +171,71 @@ def classify(text: str):
|
|
| 171 |
|
| 172 |
print(classify("บริการดีมาก ประทับใจ"))
|
| 173 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 174 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 171 |
|
| 172 |
print(classify("บริการดีมาก ประทับใจ"))
|
| 173 |
|
| 174 |
+
---
|
| 175 |
+
Space / REST API
|
| 176 |
+
Base URL: https://<YOUR_SPACE_URL>
|
| 177 |
+
API ด้านล่างอ้างอิงฟังก์ชันใน app.py ของ Space: predict_one, predict_many, predict_csv
|
| 178 |
+
หากคุณเปลี่ยนชื่อฟังก์ชัน/เส้นทาง ให้ปรับ URL ให้สอดคล้อง
|
| 179 |
+
1) Predict ข้อความเดียว
|
| 180 |
+
POST /run/predict_one
|
| 181 |
+
Body (JSON):
|
| 182 |
+
{
|
| 183 |
+
"data": ["อาหารอร่อยมาก บริการดี", "cnn_bilstm"]
|
| 184 |
+
}
|
| 185 |
+
|
| 186 |
+
-Response (ตัวอย่าง):
|
| 187 |
+
{
|
| 188 |
+
"data": [
|
| 189 |
+
{"negative": 0.12, "positive": 0.88},
|
| 190 |
+
"positive"
|
| 191 |
+
]
|
| 192 |
+
}
|
| 193 |
+
|
| 194 |
+
-curl ตัวอย่าง:
|
| 195 |
+
curl -X POST "https://<YOUR_SPACE_URL>/run/predict_one" \
|
| 196 |
+
-H "content-type: application/json" \
|
| 197 |
+
-d '{"data":["อาหารอร่อยมาก บริการดี","cnn_bilstm"]}'
|
| 198 |
+
|
| 199 |
+
2) Predict หลายข้อความ (ทีละบรรทัด)
|
| 200 |
+
POST /run/predict_many
|
| 201 |
+
Body (JSON):
|
| 202 |
+
{
|
| 203 |
+
"data": ["แย่มาก รอนานมาก\nอร่อย บริการไว", "cnn_bilstm"]
|
| 204 |
+
}
|
| 205 |
+
|
| 206 |
+
-curl ตัวอย่าง:
|
| 207 |
+
curl -X POST "https://<YOUR_SPACE_URL>/run/predict_many" \
|
| 208 |
+
-H "content-type: application/json" \
|
| 209 |
+
-d '{"data":["แย่มาก รอนานมาก\nอร่อย บริการไว","cnn_bilstm"]}'
|
| 210 |
+
|
| 211 |
+
3) อัปโหลด CSV
|
| 212 |
+
POST /run/predict_csv (multipart/form-data)
|
| 213 |
+
Fields
|
| 214 |
+
file: ไฟล์ CSV (ต้องมีคอลัมน์ review; ถ้ามี shop จะแสดงสรุปต่อร้าน)
|
| 215 |
+
model_choice: cnn_bilstm | baseline | last4weighted_bilstm
|
| 216 |
+
curl ตัวอย่าง:
|
| 217 |
+
|
| 218 |
+
curl -X POST "https://<YOUR_SPACE_URL>/run/predict_csv" \
|
| 219 |
+
-F "file=@/path/to/reviews.csv" \
|
| 220 |
+
-F "model_choice=cnn_bilstm"
|
| 221 |
+
|
| 222 |
+
>บางเวอร์ชันของ Gradio มีปุ่ม “View API” บนหน้า Space เพื่อตรวจ schema/endpoint ล่าสุดอัตโนมัติ
|
| 223 |
+
---
|
| 224 |
+
#Reproducibility (ย่อ)
|
| 225 |
+
-Base: airesearch/wangchanberta-base-att-spm-uncased
|
| 226 |
+
-max_len=128, Batch size=16, Optimizer: AdamW (lr_bert=2e-5, lr_others=1e-3), Early stopping
|
| 227 |
+
-5-Fold Stratified, Seed=42
|
| 228 |
+
-ไลบรารีหลัก: torch, transformers, safetensors, sentencepiece
|
| 229 |
+
---
|
| 230 |
+
#License & Attribution
|
| 231 |
+
>Model license: MIT (ปรับได้ตามต้องการ)
|
| 232 |
+
>Dataset: Wisesight Sentiment — โปรดอ้างอิงและปฏิบัติตามสัญญาอนุญาตของชุดข้อมูลต้นทาง
|
| 233 |
|
| 234 |
+
---
|
| 235 |
+
#Citation
|
| 236 |
+
>Dusit P. (2025). Thai Sentiment WCB (WangchanBERTa + LSTM/CNN/Last4 heads).
|
| 237 |
+
>Hugging Face: Dusit-P/thai-sentiment-wcb.
|
| 238 |
+
>Demo: <https://<YOUR_SPACE_URL>>.
|
| 239 |
+
---
|
| 240 |
+
#Changelog
|
| 241 |
+
-v1.0.0 — ปล่อย cnn_bilstm, baseline, last4weighted_bilstm; เพิ่ม Space (UI/REST)
|