Upload model

.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/ru-go-emotions-raw.csv filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/Emotions_detected.csv

@@ -0,0 +1,236 @@
+text,true emotions,predict emotions,correctly Identified,incorrectly Identified,undefined
+Ты сделал отличный выбор!, approval admiration,admiration approval,admiration approval,None,
+Как же это забавно!, amusement joy,amusement joy,amusement joy,None,
+"Не могу поверить, что ты так поступил.", anger disappointment disapproval,surprise,None,surprise, anger disappointment disapproval
+Эта ситуация выводит меня из себя!, anger annoyance,disappointment neutral,None,disappointment neutral, anger annoyance
+Я всегда готов тебе помочь., caring love,approval caring neutral,caring,approval neutral, love
+"Не понимаю, как это работает.", confusion curiosity,confusion neutral,confusion,neutral, curiosity
+"Интересно, что произойдет дальше?", optimism curiosity,surprise curiosity,curiosity,surprise, optimism
+Я так хочу пойти на этот концерт., excitement desire,desire,desire,None, excitement
+"Не могу поверить, что это случилось.", disappointment sadness,surprise,None,surprise, disappointment sadness
+Тебе не стоило так делать., remorse disapproval,disapproval neutral,disapproval,neutral, remorse
+Меня тошнит от этой еды., anger disgust,sadness,None,sadness, anger disgust
+Какой позор!, sadness embarrassment,embarrassment,embarrassment,None, sadness
+Это невероятно захватывающе!, admiration joy excitement,excitement,excitement,None, admiration joy
+Я боюсь потерять тебя., fear sadness,fear,fear,None, sadness
+Спасибо тебе огромное за помощь., gratitude admiration,gratitude,gratitude,None, admiration
+Мне так грустно из-за этого., sadness grief,sadness,sadness,None, grief
+Как же я рад видеть тебя!, joy love,joy excitement,joy,excitement, love
+Я люблю тебя больше всего на свете., admiration love,love,love,None, admiration
+Почему у меня трясутся руки перед выступлением?, fear embarrassment nervousness,curiosity,None,curiosity, fear embarrassment nervousness
+"Все получится, я в этом уверен.", optimism pride,approval optimism,optimism,approval, pride
+Я горжусь своей командой., admiration pride,pride admiration,pride admiration,None,
+Теперь все стало ясно., relief realization,approval neutral,None,approval neutral, relief realization
+Наконец-то это закончилось., relief,joy,None,joy, relief
+"Жаль, что я так поступил.", remorse sadness embarrassment,remorse sadness,remorse sadness,None, embarrassment
+"Мне очень грустно, что так вышло.", sadness grief,sadness,sadness,None, grief
+Это совершенно неожиданно!, surprise curiosity,surprise,surprise,None, curiosity
+"Мне все равно, что ты думаешь.", neutral,anger neutral,neutral,anger,
+Я восхищаюсь твоей настойчивостью., admiration pride,admiration,admiration,None, pride
+Как же весело было на этой вечеринке!, amusement joy,amusement excitement joy,amusement joy,excitement,
+Это несправедливо! Я так зол., anger disappointment,anger annoyance disapproval,anger,annoyance disapproval, disappointment
+Опять этот шум! Сколько можно?, anger annoyance,neutral curiosity,None,curiosity neutral, anger annoyance
+"Ты такой заботливый, спасибо.", caring gratitude,caring gratitude,caring gratitude,None,
+"Не понимаю, зачем ты это сделал.", confusion disapproval,confusion neutral,confusion,neutral, disapproval
+"Интересно, почему он так сказал?", confusion curiosity,surprise curiosity,curiosity,surprise, confusion
+Мне так хочется попробовать этот десерт., desire,desire,desire,None,
+"Жаль, что мы опоздали на поезд.", disappointment sadness,disappointment,disappointment,None, sadness
+"Я думал, что ты поступишь иначе.", disappointment disapproval,neutral,None,neutral, disappointment disapproval
+Это отвратительно! Как ты можешь это есть?, anger disgust,disgust curiosity,disgust,curiosity, anger
+Как же неловко получилось на встрече., sadness embarrassment,embarrassment,embarrassment,None, sadness
+Я так взволнован перед поездкой!, optimism excitement,joy excitement,excitement,joy, optimism
+Мне страшно заходить в темную комнату., fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+От всего сердца спасибо за помощь., gratitude admiration,gratitude,gratitude,None, admiration
+Я не могу справиться с этой потерей., sadness grief,disappointment disapproval,None,disappointment disapproval, sadness grief
+Такое счастье быть здесь с тобой., joy gratitude love,joy neutral,joy,neutral, gratitude love
+Моя любовь к тебе не имеет границ., admiration love,love,love,None, admiration
+Я нервничаю перед этим экзаменом., fear nervousness,fear nervousness,fear nervousness,None,
+У нас есть все шансы на победу., optimism pride,optimism,optimism,None, pride
+Я горжусь своими достижениями., realization pride,pride admiration,pride,admiration, realization
+"Теперь я понял, где была ошибка.", relief realization,realization neutral,realization,neutral, relief
+"Какое облегчение, что все закончилось.", relief gratitude,relief joy,relief,joy, gratitude
+"Мне жаль, что я обидел тебя.", remorse caring sadness,remorse sadness,remorse sadness,None, caring
+Меня переполняет грусть из-за этой утраты., sadness grief,sadness,sadness,None, grief
+Этого я точно не ожидал!, surprise excitement,disapproval neutral,None,disapproval neutral, surprise excitement
+"Все идет как обычно, ничего нового.", neutral,approval neutral,neutral,approval,
+Ты выглядишь потрясающе!, admiration love,admiration,admiration,None, love
+"Эта игра такая смешная, не могу перестать смеяться!", amusement joy,amusement,amusement,None, joy
+Как же ты мог меня предать?, anger sadness,curiosity,None,curiosity, anger sadness
+Я так устал от всего этого., annoyance sadness,sadness neutral,sadness,neutral, annoyance
+"Мне нравится, как ты заботишься о деталях.", caring admiration,love,None,love, caring admiration
+"Не понимаю, зачем все это нужно.", confusion disapproval,confusion,confusion,None, disapproval
+Почему здесь так тихо? Это странно., surprise curiosity,confusion annoyance disgust,None,annoyance confusion disgust, surprise curiosity
+Я мечтаю отправиться в путешествие., optimism desire,optimism desire,optimism desire,None,
+Как же мне обидно из-за этого провала., disappointment grief,sadness disappointment,disappointment,sadness, grief
+Это было неуместно., disapproval embarrassment,disapproval,disapproval,None, embarrassment
+Меня тошнит от одного только вида этого., fear disgust,neutral,None,neutral, fear disgust
+Эта ошибка была такой неловкой!, remorse embarrassment,embarrassment,embarrassment,None, remorse
+Это самое захватывающее событие в моей жизни!, joy excitement pride,excitement,excitement,None, joy pride
+"Я боюсь, что это плохо закончится.", fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+"Спасибо за то, что всегда поддерживаешь меня.", gratitude love,gratitude,gratitude,None, love
+Я не могу смириться с этой утратой., sadness grief,sadness disappointment disapproval,sadness,disappointment disapproval, grief
+Какая же я счастливая!, joy love,joy excitement,joy,excitement, love
+Ты моя единственная любовь., joy admiration love,love,love,None, joy admiration
+Я нервничаю перед каждым важным шагом., fear realization nervousness,fear nervousness,fear nervousness,None, realization
+"Все будет хорошо, я уверен.", relief optimism joy,approval optimism,optimism,approval, relief joy
+Мне есть чем гордиться после всего этого., realization pride,pride,pride,None, realization
+"Теперь я понял, что поступил неправильно.", remorse realization,realization,realization,None, remorse
+"Какое облегчение узнать, что все в порядке.", relief gratitude,caring neutral,None,caring neutral, relief gratitude
+Мне так стыдно за свои слова., remorse embarrassment,embarrassment,embarrassment,None, remorse
+Сложно выразить всю эту грусть словами., sadness grief,sadness disappointment,sadness,disappointment, grief
+"Никогда бы не подумал, что такое возможно!", surprise excitement curiosity,neutral,None,neutral, surprise excitement curiosity
+"Все идет как обычно, без изменений.", neutral,approval neutral,neutral,approval,
+Ты вдохновляешь меня своим трудом., admiration pride,admiration,admiration,None, pride
+Я не могу перестать смеяться над этой шуткой!, amusement joy,amusement,amusement,None, joy
+Как ты мог так поступить? Я в ярости., anger disappointment,anger annoyance curiosity,anger,annoyance curiosity, disappointment
+Эти задержки так раздражают!, anger annoyance,anger annoyance,anger annoyance,None,
+"Я всегда здесь, если тебе понадобится помощь.", caring love,caring neutral,caring,neutral, love
+"Это так странно, я ничего не понимаю.", surprise confusion,,None,None, surprise confusion
+"Интересно, что будет, если мы попробуем иначе.", optimism curiosity,neutral curiosity,curiosity,neutral, optimism
+Мне так хочется съездить на море., desire,desire,desire,None,
+"Я разочарован, что мы не успели.", disappointment sadness,sadness disappointment,sadness disappointment,None,
+Это было совершенно недопустимо., anger disapproval,disapproval neutral,disapproval,neutral, anger
+Мне становится плохо от одной только мысли об этом., fear disgust,sadness disappointment,None,sadness disappointment, fear disgust
+"Ситуация была очень неловкой, но я справился.", relief embarrassment,remorse embarrassment,embarrassment,remorse, relief
+"Я чувствую прилив энергии, когда думаю об этом!", optimism excitement,excitement neutral,excitement,neutral, optimism
+"Я боюсь, что у нас мало времени.", fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+Я никогда не забуду твою доброту. Спасибо., gratitude admiration,gratitude,gratitude,None, admiration
+Мне так тяжело после этой утраты., sadness grief,sadness,sadness,None, grief
+Как же хорошо снова быть вместе!, joy love,joy,joy,None, love
+Ты для меня самое дорогое в жизни., admiration love,admiration,admiration,None, love
+Мои ладони потеют перед началом., fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+"Мы точно сможем достичь цели, я уверен!", optimism pride,approval optimism,optimism,approval, pride
+"Я горд тем, чего мы достигли.", admiration pride,neutral,None,neutral, admiration pride
+Теперь все стало на свои места., relief realization,neutral,None,neutral, relief realization
+"Какое облегчение, что все получилось.", relief,relief joy neutral,relief,joy neutral,
+"Мне так жаль, что я не оправдал твоих ожиданий.", remorse sadness,remorse sadness,remorse sadness,None,
+Я чувствую глубокую печаль из-за этой потери., sadness grief,sadness,sadness,None, grief
+Это было совершенно неожиданно!, surprise excitement,surprise,surprise,None, excitement
+"Ничего особенного, просто обычный день.", neutral,neutral,neutral,None,
+"Ты всегда знаешь, как поднять настроение.", admiration caring,neutral,None,neutral, admiration caring
+Эта шутка была просто блестящей!, amusement pride,admiration amusement,amusement,admiration, pride
+"Я не могу поверить, что ты так поступил со мной.", anger sadness,surprise,None,surprise, anger sadness
+Почему это продолжается? Это ужасно раздражает!, annoyance disappointment,annoyance disgust,annoyance,disgust, disappointment
+Я ценю твою заботу обо мне., caring gratitude,admiration gratitude,gratitude,admiration, caring
+"Не понимаю, как мы допустили эту ошибку.", remorse confusion,confusion,confusion,None, remorse
+Почему это происходит именно так? Мне интересно., confusion curiosity,curiosity,curiosity,None, confusion
+Я мечтаю посетить эту страну., excitement desire,desire,desire,None, excitement
+"Я разочарован результатом, но ничего не поделаешь.", disappointment realization,disappointment,disappointment,None, realization
+Тебе следовало быть внимательнее., disappointment disapproval,caring neutral,None,caring neutral, disappointment disapproval
+Это выглядит отвратительно. Я не могу это есть., anger disgust,disgust disapproval,disgust,disapproval, anger
+Моя ошибка была очень неловкой., remorse embarrassment,embarrassment,embarrassment,None, remorse
+"Я так взволнован, что наконец-то попробую это.", excitement,excitement,excitement,None,
+"Я боюсь, что меня не примут в команду.", fear sadness,fear,fear,None, sadness
+"Спасибо, ты настоящий друг.", gratitude love,gratitude,gratitude,None, love
+Мне так больно из-за потери., sadness grief,sadness disappointment,sadness,disappointment, grief
+Я счастлив просто быть рядом с тобой., joy love,caring joy,joy,caring, love
+Ты моя опора и вдохновение., admiration pride love,admiration,admiration,None, pride love
+Я нервничаю перед этим испытанием., fear nervousness,fear nervousness,fear nervousness,None,
+У нас есть все шансы на успех!, optimism joy,optimism,optimism,None, joy
+"Я горжусь, что смог завершить этот проект.", joy pride,pride admiration,pride,admiration, joy
+"Теперь я понял, почему все произошло именно так.", realization curiosity,realization neutral,realization,neutral, curiosity
+Облегчение — это самое подходящее слово для описания., relief gratitude,approval neutral,None,approval neutral, relief gratitude
+"Прости меня, я очень сожалею о своих словах.", remorse sadness,remorse sadness,remorse sadness,None,
+"Мне так грустно, что мы больше не вместе.", sadness grief,sadness,sadness,None, grief
+Такого я точно не ожидал!, surprise shock,surprise disapproval,surprise,disapproval, shock
+"Все спокойно, ничего нового.", neutral,approval joy,None,approval joy, neutral
+"Ты всегда знаешь, как вдохновить.", admiration joy,admiration approval neutral,admiration,approval neutral, joy
+"Это было так смешно, что у меня слезы на глазах.", amusement joy,amusement,amusement,None, joy
+"Ты причинил мне огромную боль, я не могу это простить.", anger grief,remorse sadness,None,remorse sadness, anger grief
+Почему я должен постоянно это терпеть?, frustration annoyance,neutral confusion curiosity,None,confusion curiosity neutral, frustration annoyance
+Твоя забота делает мой день лучше., caring gratitude,caring,caring,None, gratitude
+"Я не понимаю, зачем это вообще нужно.", confusion disapproval,confusion,confusion,None, disapproval
+"Мне интересно, что скрывается за этой дверью.", surprise curiosity,surprise,surprise,None, curiosity
+Я мечтаю об этой машине с самого детства., nostalgia desire,neutral love desire,desire,love neutral, nostalgia
+"Как же больно осознавать, что я подвел их.", remorse disappointment,sadness disappointment,disappointment,sadness, remorse
+Это было недопустимо и обидно., anger disapproval,disapproval,disapproval,None, anger
+Этот запах вызывает у меня отвращение., annoyance disgust,disgust,disgust,None, annoyance
+Та ситуация была слишком неловкой для всех нас., embarrassment regret,embarrassment,embarrassment,None, regret
+"Я просто не могу дождаться, когда это начнется!", excitement anticipation,excitement curiosity,excitement,curiosity, anticipation
+"Я боюсь, что не успею вовремя.", fear nervousness,fear,fear,None, nervousness
+"Спасибо за все, что ты для меня делаешь.", gratitude love,gratitude,gratitude,None, love
+Моя потеря невыносима., despair grief,disappointment neutral,None,disappointment neutral, despair grief
+"Я так рад, что ты со мной.", joy love,joy,joy,None, love
+"Ты единственный, кто делает меня счастливым.", love,joy neutral,None,joy neutral, love
+"У меня дрожь по телу, я так волнуюсь.", fear nervousness,fear nervousness,fear nervousness,None,
+"Все будет замечательно, мы справимся.", optimism pride,admiration optimism,optimism,admiration, pride
+"Я горжусь тем, что стал частью этого.", pride,pride admiration,pride,admiration,
+"Теперь я понял, как это исправить.", realization pride,realization neutral,realization,neutral, pride
+"Слава Богу, это закончилось.", relief,gratitude,None,gratitude, relief
+"Я сильно жалею о том, что сделал.", remorse sadness,remorse sadness,remorse sadness,None,
+Мне так грустно из-за всего этого., sadness grief,sadness,sadness,None, grief
+Этого я точно не ожидал — какая неожиданность!, surprise excitement,,None,None, surprise excitement
+"Ничего особенного, просто обычный разговор.", neutral,neutral,neutral,None,
+"Этот фильм такой смешной, я смеялся весь вечер!", amusement joy,amusement,amusement,None, joy
+"Это видео просто уморительное, его хочется смотреть снова и снова.", amusement excitement curiosity,desire,None,desire, amusement excitement curiosity
+Почему эти ошибки продолжаются? Это так раздражает!, anger annoyance disappointment,anger annoyance,anger annoyance,None, disappointment
+"Меня раздражает, что приходится объяснять одно и то же снова и снова.", frustration annoyance disapproval,annoyance,annoyance,None, frustration disapproval
+"Ты сделал замечательную работу, продолжай в том же духе.", approval admiration pride,admiration,admiration,None, approval pride
+"Твой подход заслуживает не только уважения, но и признания.", approval admiration,admiration caring,admiration,caring, approval
+"Я всегда готов поддержать тебя, если понадобится помощь.", caring gratitude love,approval optimism caring,caring,approval optimism, gratitude love
+"Спасибо, что заботишься обо мне и всегда рядом.", caring gratitude love approval,caring gratitude,caring gratitude,None, approval love
+"Я не понимаю, почему всё так сложно устроено.", frustration confusion,confusion neutral,confusion,neutral, frustration
+Почему это так сложно? Я ничего не понимаю., annoyance confusion disappointment,confusion,confusion,None, annoyance disappointment
+"Интересно, почему ты решил сделать именно так?", realization curiosity,surprise curiosity,curiosity,surprise, realization
+"Мне очень любопытно, как это всё работает.", confusion excitement curiosity,curiosity,curiosity,None, excitement confusion
+Я так хочу попробовать этот новый десерт!, joy curiosity desire,excitement desire,desire,excitement, joy curiosity
+Как же хочется отправиться в путешествие этим летом., optimism excitement desire,desire curiosity,desire,curiosity, optimism excitement
+"Этот запах вызывает у меня отвращение, я даже не могу дышать.", anger annoyance disgust,fear disgust,disgust,fear, anger annoyance
+Поведение этого человека вызывает искреннее отвращение., disapproval annoyance disgust,disgust,disgust,None, annoyance disapproval
+"Неожиданно увидеть тебя здесь, это так удивительно!", surprise joy,surprise admiration excitement,surprise,admiration excitement, joy
+"Как неожиданно! Никогда бы не подумал, что это возможно.", surprise excitement realization,surprise,surprise,None, excitement realization
+"Всё прошло совершенно обычно, без сюрпризов.", neutral,neutral,neutral,None,
+Сегодняшний день ничем не отличался от остальных., disappointment neutral,disapproval neutral,neutral,disapproval, disappointment
+"Этот комикс не только забавный, но и очень умный.", amusement approval curiosity,admiration amusement,amusement,admiration, approval curiosity
+"Меня просто бесит, что ты не слушаешь!", anger annoyance disapproval,anger annoyance,anger annoyance,None, disapproval
+"Я искренне рад за тебя, ты отлично справился.", approval pride joy,admiration joy,joy,admiration, approval pride
+"Спасибо за твою заботу, это так важно для меня.", caring gratitude love,gratitude,gratitude,None, caring love
+"Мне сложно понять, что ты имеешь в виду.", frustration confusion curiosity,confusion,confusion,None, frustration curiosity
+"Мне бы хотелось узнать больше о том, как ты это сделал.", desire admiration curiosity,desire love curiosity,curiosity desire,love, admiration
+"Я мечтаю о времени, когда смогу путешествовать без ограничений.", optimism pride desire,neutral desire,desire,neutral, optimism pride
+"Эта ситуация была настолько неловкой, что мне до сих пор стыдно.", remorse embarrassment regret,disgust embarrassment,embarrassment,disgust, remorse regret
+"Я рад, что всё закончилось именно так.", relief gratitude joy,gratitude joy,gratitude joy,None, relief
+Это решение вызывает у меня смешанные чувства: радость и тревогу., joy fear nervousness,joy,joy,None, fear nervousness
+"Ничего особенного, просто ещё один день.", neutral,neutral,neutral,None,
+"Ты великолепно справился с этой задачей, мне это нравится.", approval admiration,admiration,admiration,None, approval
+Этот подход выглядит разумным и эффективным., approval realization,admiration approval,approval,admiration, realization
+"Молодец, ты действительно нашёл правильное решение.", approval pride,admiration approval gratitude,approval,admiration gratitude, pride
+"Я поддерживаю твою идею, она звучит убедительно.", approval curiosity,admiration approval,approval,admiration, curiosity
+"Хорошо, что ты подошёл к этому вопросу так серьёзно.", approval caring pride,approval neutral,approval,neutral, caring pride
+"Этот запах настолько отвратителен, что мне стало плохо.", annoyance disgust,disgust,disgust,None, annoyance
+Его действия вызывают у меня только отвращение., disapproval disgust anger,disgust,disgust,None, anger disapproval
+"Эта еда выглядит отвратительно, я не могу её попробовать.", disappointment disgust,disgust disapproval,disgust,disapproval, disappointment
+"Ситуация настолько неприятна, что мне трудно находиться здесь.", disgust nervousness,sadness disappointment,None,sadness disappointment, disgust nervousness
+"Его слова звучали так мерзко, что я не мог их выносить.", anger disgust frustration,annoyance,None,annoyance, anger disgust frustration
+"Всё идёт как обычно, никаких изменений.", neutral,approval neutral,neutral,approval,
+"Ничего интересного не произошло, всё осталось по-прежнему.", disappointment neutral,realization,None,realization, disappointment neutral
+"Просто обычный день, без особых событий.", neutral,neutral,neutral,None,
+"Всё стабильно, ничего нового.", neutral,approval neutral,neutral,approval,
+Вчерашняя встреча прошла довольно обыденно., neutral,approval neutral,neutral,approval,
+"Я не понимаю, почему этот процесс такой сложный.", frustration confusion,confusion,confusion,None, frustration
+Мне сложно разобраться в этой инструкции., confusion disapproval,realization,None,realization, confusion disapproval
+"Я не понимаю, зачем они так поступают.", confusion disappointment,confusion,confusion,None, disappointment
+"Мне интересно, как это устройство работает.", curiosity,surprise excitement curiosity,curiosity,surprise excitement,
+Хотел бы узнать больше об этом явлении., desire curiosity,desire love curiosity,curiosity desire,love,
+Этот эксперимент вызывает у меня много вопросов., realization curiosity,neutral,None,neutral, realization curiosity
+Почему бы нам не попробовать сделать это иначе?, optimism curiosity,neutral,None,neutral, optimism curiosity
+Я хотел бы узнать больше о причинах их выбора., caring curiosity,desire curiosity,curiosity,desire, caring
+"Я бы хотел, чтобы у нас был шанс попробовать эту стратегию.", optimism desire,desire,desire,None, optimism
+"Хочется вернуться к этой задаче, чтобы улучшить результат.", pride desire,optimism desire,desire,optimism, pride
+Как же я хочу добиться лучшего понимания этой темы., curiosity desire,neutral desire,desire,neutral, curiosity
+"Мне неприятно видеть такое поведение, оно недопустимо.", disgust disapproval,annoyance,None,annoyance, disapproval disgust
+Этот результат вызывает у меня серьёзные сомнения., disappointment disapproval,fear sadness nervousness,None,fear sadness nervousness, disappointment disapproval
+"Я не могу согласиться с этим решением, оно кажется ошибочным.", frustration disapproval,disapproval,disapproval,None, frustration
+Эта идея совершенно противоречит нашим принципам., anger disapproval,disapproval,disapproval,None, anger
+"Не могу повери��ь, что это решение было принято.", confusion disapproval,surprise neutral,None,surprise neutral, confusion disapproval
+"Неприятно вспоминать эту ситуацию, она была унизительной.", remorse embarrassment,annoyance,None,annoyance, remorse embarrassment
+"Эта ошибка была настолько очевидной, что мне стало неловко.", disapproval embarrassment,embarrassment,embarrassment,None, disapproval
+Я всё ещё чувствую неловкость из-за своего поведения., embarrassment regret,embarrassment,embarrassment,None, regret
+"Приятно видеть, как ты стараешься в работе.", approval caring,admiration,None,admiration, approval caring
+"Хорошо, что ты сделал первый шаг, это важно.", approval pride,approval neutral,approval,neutral, pride
+Этот документ выглядит аккуратно и профессионально., approval,admiration approval,approval,admiration,
+"Мне нравится, как ты организовал процесс.", approval realization,love,None,love, approval realization
+"Отличная работа, продолжай в том же духе.", approval optimism,admiration,None,admiration, approval optimism
+"Этот шум действительно раздражает, невозможно сосредоточиться.", frustration annoyance,annoyance neutral,annoyance,neutral, frustration
+Почему ты не слушаешь? Это уже надоело., annoyance disappointment,sadness annoyance disappointment,annoyance disappointment,sadness,
+"Кажется, что я постоянно сталкиваюсь с этими мелкими проблемами.", annoyance disapproval,neutral,None,neutral, annoyance disapproval

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/ru-go-emotions-raw.csv

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:8d148a7f8c61a260ec66e2dd55d0cbc3ed3ae6df608a7ca0ed57751c9abee5c0
+size 71457187

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/testEmotionDetected.csv

@@ -0,0 +1,236 @@
+text,emotions
+"Ты сделал отличный выбор!", approval admiration
+"Как же это забавно!", amusement joy
+"Не могу поверить, что ты так поступил.", anger disappointment disapproval
+"Эта ситуация выводит меня из себя!", annoyance anger
+"Я всегда готов тебе помочь.", caring love
+"Не понимаю, как это работает.", confusion curiosity
+"Интересно, что произойдет дальше?", curiosity optimism
+"Я так хочу пойти на этот концерт.", desire excitement
+"Не могу поверить, что это случилось.", disappointment sadness
+"Тебе не стоило так делать.", disapproval remorse
+"Меня тошнит от этой еды.", disgust anger
+"Какой позор!", embarrassment sadness
+"Это невероятно захватывающе!", excitement joy admiration
+"Я боюсь потерять тебя.", fear sadness
+"Спасибо тебе огромное за помощь.", gratitude admiration
+"Мне так грустно из-за этого.", grief sadness
+"Как же я рад видеть тебя!", joy love
+"Я люблю тебя больше всего на свете.", love admiration 
+"Почему у меня трясутся руки перед выступлением?", nervousness fear embarrassment
+"Все получится, я в этом уверен.", optimism pride
+"Я горжусь своей командой.", pride admiration 
+"Теперь все стало ясно.", realization relief
+"Наконец-то это закончилось.", relief 
+"Жаль, что я так поступил.", remorse embarrassment sadness
+"Мне очень грустно, что так вышло.", sadness grief
+"Это совершенно неожиданно!", surprise curiosity
+"Мне все равно, что ты думаешь.", neutral
+"Я восхищаюсь твоей настойчивостью.", admiration pride
+"Как же весело было на этой вечеринке!", amusement joy
+"Это несправедливо! Я так зол.", anger disappointment
+"Опять этот шум! Сколько можно?", annoyance anger
+"Ты такой заботливый, спасибо.", caring gratitude
+"Не понимаю, зачем ты это сделал.", confusion disapproval
+"Интересно, почему он так сказал?", curiosity confusion
+"Мне так хочется попробовать этот десерт.", desire 
+"Жаль, что мы опоздали на поезд.", disappointment sadness
+"Я думал, что ты поступишь иначе.", disapproval disappointment
+"Это отвратительно! Как ты можешь это есть?", disgust anger
+"Как же неловко получилось на встрече.", embarrassment sadness
+"Я так взволнован перед поездкой!", excitement optimism
+"Мне страшно заходить в темную комнату.", fear nervousness
+"От всего сердца спасибо за помощь.", gratitude admiration
+"Я не могу справиться с этой потерей.", grief sadness
+"Такое счастье быть здесь с тобой.", joy love gratitude
+"Моя любовь к тебе не имеет границ.", love admiration
+"Я нервничаю перед этим экзаменом.", nervousness fear
+"У нас есть все шансы на победу.", optimism pride
+"Я горжусь своими достижениями.", pride realization
+"Теперь я понял, где была ошибка.", realization relief
+"Какое облегчение, что все закончилось.", relief gratitude
+"Мне жаль, что я обидел тебя.", remorse sadness caring
+"Меня переполняет грусть из-за этой утраты.", sadness grief
+"Этого я точно не ожидал!", surprise excitement
+"Все идет как обычно, ничего нового.", neutral
+"Ты выглядишь потрясающе!", admiration love
+"Эта игра такая смешная, не могу перестать смеяться!", amusement joy
+"Как же ты мог меня предать?", anger sadness
+"Я так устал от всего этого.", annoyance sadness
+"Мне нравится, как ты заботишься о деталях.", caring admiration
+"Не понимаю, зачем все это нужно.", confusion disapproval
+"Почему здесь так тихо? Это странно.", curiosity surprise
+"Я мечтаю отправиться в путешествие.", desire optimism
+"Как же мне обидно из-за этого провала.", disappointment grief
+"Это было неуместно.", disapproval embarrassment
+"Меня тошнит от одного только вида этого.", disgust fear
+"Эта ошибка была такой неловкой!", embarrassment remorse
+"Это самое захватывающее событие в моей жизни!", excitement pride joy
+"Я боюсь, что это плохо закончится.", fear nervousness
+"Спасибо за то, что всегда поддерживаешь меня.", gratitude love
+"Я не могу смириться с этой утратой.", grief sadness
+"Какая же я счастливая!", joy love
+"Ты моя единственная любовь.", love joy admiration
+"Я нервничаю перед каждым важным шагом.", nervousness fear realization
+"Все будет хорошо, я уверен.", optimism relief joy
+"Мне есть чем гордиться после всего этого.", pride realization
+"Теперь я понял, что поступил неправильно.", realization remorse
+"Какое облегчение узнать, что все в порядке.", relief gratitude
+"Мне так стыдно за свои слова.", remorse embarrassment
+"Сложно выразить всю эту грусть словами.", sadness grief
+"Никогда бы не подумал, что такое возможно!", surprise curiosity excitement
+"Все идет как обычно, без изменений.", neutral
+"Ты вдохновляешь меня своим трудом.", admiration pride
+"Я не могу перестать смеяться над этой шуткой!", amusement joy
+"Как ты мог так поступить? Я в ярости.", anger disappointment
+"Эти задержки так раздражают!", annoyance anger
+"Я всегда здесь, если тебе понадобится помощь.", caring love
+"Это так странно, я ничего не понимаю.", confusion surprise
+"Интересно, что будет, если мы попробуем иначе.", curiosity optimism
+"Мне так хочется съездить на море.", desire
+"Я разочарован, что мы не успели.", disappointment sadness
+"Это было совершенно недопустимо.", disapproval anger
+"Мне становится плохо от одной только мысли об этом.", disgust fear
+"Ситуация была очень неловкой, но я справился.", embarrassment relief
+"Я чувствую прилив энергии, когда думаю об этом!", excitement optimism
+"Я боюсь, что у нас мало времени.", fear nervousness
+"Я никогда не забуду твою доброту. Спасибо.", gratitude admiration
+"Мне так тяжело после этой утраты.", grief sadness
+"Как же хорошо снова быть вместе!", joy love
+"Ты для меня самое дорогое в жизни.", love admiration
+"Мои ладони потеют перед началом.", nervousness fear
+"Мы точно сможем достичь цели, я уверен!", optimism pride
+"Я горд тем, чего мы достигли.", pride admiration
+"Теперь все стало на свои места.", realization relief
+"Какое облегчение, что все получилось.", relief
+"Мне так жаль, что я не оправдал твоих ожиданий.", remorse sadness
+"Я чувствую глубокую печаль из-за этой потери.", sadness grief
+"Это было совершенно неожиданно!", surprise excitement
+"Ничего особенного, просто обычный день.", neutral
+"Ты всегда знаешь, как поднять настроение.", admiration caring
+"Эта шутка была просто блестящей!", amusement pride
+"Я не могу поверить, что ты так поступил со мной.", anger sadness
+"Почему это продолжается? Это ужасно раздражает!", annoyance disappointment
+"Я ценю твою заботу обо мне.", caring gratitude
+"Не понимаю, как мы допустили эту ошибку.", confusion remorse
+"Почему это происходит именно так? Мне интересно.", curiosity confusion
+"Я мечтаю посетить эту страну.", desire excitement
+"Я разочарован результатом, но ничего не поделаешь.", disappointment realization
+"Тебе следовало быть внимательнее.", disapproval disappointment
+"Это выглядит отвратительно. Я не могу это есть.", disgust anger
+"Моя ошибка была очень неловкой.", embarrassment remorse
+"Я так взволнован, что наконец-то попробую это.", excitement
+"Я боюсь, что меня не примут в команду.", fear sadness
+"Спасибо, ты настоящий друг.", gratitude love
+"Мне так больно из-за потери.", grief sadness
+"Я счастлив просто быть рядом с тобой.", joy love
+"Ты моя опора и вдохновение.", love admiration pride
+"Я нервничаю перед этим испытанием.", nervousness fear
+"У нас есть все шансы на успех!", optimism joy
+"Я горжусь, что смог завершить этот проект.", pride joy
+"Теперь я понял, почему все произошло именно так.", realization curiosity
+"Облегчение — это самое подходящее слово для описания.", relief gratitude
+"Прости меня, я очень сожалею о своих словах.", remorse sadness
+"Мне так грустно, что мы больше не вместе.", sadness grief
+"Такого я точно не ожидал!", surprise shock
+"Все спокойно, ничего нового.", neutral
+"Ты всегда знаешь, как вдохновить.", admiration joy
+"Это было так смешно, что у меня слезы на глазах.", amusement joy
+"Ты причинил мне огромную боль, я не могу это простить.", anger grief
+"Почему я должен постоянно это терпеть?", annoyance frustration
+"Твоя забота делает мой день лучше.", caring gratitude
+"Я не понимаю, зачем это вообще нужно.", confusion disapproval
+"Мне интересно, что скрывается за этой дверью.", curiosity surprise
+"Я мечтаю об этой машине с самого детства.", desire nostalgia
+"Как же больно осознавать, что я подвел их.", disappointment remorse
+"Это было недопустимо и обидно.", disapproval anger
+"Этот запах вызывает у меня отвращение.", disgust annoyance
+"Та ситуация была слишком неловкой для всех нас.", embarrassment regret
+"Я просто не могу дождаться, когда это начнется!", excitement anticipation
+"Я боюсь, что не успею вовремя.", fear nervousness
+"Спасибо за все, что ты для меня делаешь.", gratitude love
+"Моя потеря невыносима.", grief despair
+"Я так рад, что ты со мной.", joy love
+"Ты единственный, кто делает меня счастливым.", love
+"У меня дрожь по телу, я так волнуюсь.", nervousness fear
+"Все будет замечательно, мы справимся.", optimism pride
+"Я горжусь тем, что стал частью этого.", pride
+"Теперь я понял, как это исправить.", realization pride
+"Слава Богу, это закончилось.", relief
+"Я сильно жалею о том, что сделал.", remorse sadness
+"Мне так грустно из-за всего этого.", sadness grief
+"Этого я точно не ожидал — какая неожиданность!", surprise excitement
+"Ничего особенного, просто обычный разговор.", neutral
+"Этот фильм такой смешной, я смеялся весь вечер!", amusement joy
+"Это видео просто уморительное, его хочется смотреть снова и снова.", amusement curiosity excitement
+"Почему эти ошибки продолжаются? Это так раздражает!", annoyance anger disappointment
+"Меня раздражает, что приходится объяснять одно и то же снова и снова.", annoyance frustration disapproval
+"Ты сделал замечательную работу, продолжай в том же духе.", approval admiration pride
+"Твой подход заслуживает не только уважения, но и признания.", approval admiration
+"Я всегда готов поддержать тебя, если понадобится помощь.", caring gratitude love
+"Спасибо, что заботишься обо мне и всегда рядом.", caring gratitude approval love
+"Я не понимаю, почему всё так сложно устроено.", confusion frustration
+"Почему это так сложно? Я ничего не понимаю.", confusion disappointment annoyance
+"Интересно, почему ты решил сделать именно так?", curiosity realization
+"Мне очень любопытно, как это всё работает.", curiosity excitement confusion
+"Я так хочу попробовать этот новый десерт!", desire joy curiosity
+"Как же хочется отправиться в путешествие этим летом.", desire optimism excitement
+"Этот запах вызывает у меня отвращение, я даже не могу дышать.", disgust anger annoyance
+"Поведение этого человека вызывает искреннее отвращение.", disgust disapproval annoyance
+"Неожиданно увидеть тебя здесь, это так удивительно!", surprise joy
+"Как неожиданно! Никогда бы не подумал, что это возможно.", surprise realization excitement
+"Всё прошло совершенно обычно, без сюрпризов.", neutral
+"Сегодняшний день ничем не отличался от остальных.", neutral disappointment
+"Этот комикс не только забавный, но и очень умный.", amusement curiosity approval
+"Меня просто бесит, что ты не слушаешь!", annoyance anger disapproval
+"Я искренне рад за тебя, ты отлично справился.", approval pride joy
+"Спасибо за твою заботу, это так важно для меня.", caring gratitude love
+"Мне сложно понять, что ты имеешь в виду.", confusion frustration curiosity
+"Мне бы хотелось узнать больше о том, как ты это сделал.", curiosity admiration desire
+"Я мечтаю о времени, когда смогу путешествовать без ограничений.", desire optimism pride
+"Эта ситуация была настолько неловкой, что мне до сих пор стыдно.", embarrassment regret remorse
+"Я рад, что всё закончилось именно так.", relief gratitude joy
+"Это решение вызывает у меня смешанные чувства: радость и тревогу.", joy fear nervousness
+"Ничего особенного, просто ещё один день.", neutral
+"Ты великолепно справился с этой задачей, мне это нравится.", approval admiration
+"Этот подход выглядит разумным и эффективным.", approval realization
+"Молодец, ты действительно нашёл правильное решение.", approval pride
+"Я поддерживаю твою идею, она звучит убедительно.", approval curiosity
+"Хорошо, что ты подошёл к этому вопросу так серьёзно.", approval caring pride
+"Этот запах настолько отвратителен, что мне стало плохо.", disgust annoyance
+"Его действия вызывают у меня только отвращение.", disgust disapproval anger
+"Эта еда выглядит отвратительно, я не могу её попробовать.", disgust disappointment
+"Ситуация настолько неприятна, что мне трудно находиться здесь.", disgust nervousness
+"Его слова звучали так мерзко, что я не мог их выносить.", disgust anger frustration
+"Всё идёт как обычно, никаких изменений.", neutral
+"Ничего интересного не произошло, всё осталось по-прежнему.", neutral disappointment
+"Просто обычный день, без особых событий.", neutral
+"Всё стабильно, ничего нового.", neutral
+"Вчерашняя встреча прошла довольно обыденно.", neutral
+"Я не понимаю, почему этот процесс такой сложный.", confusion frustration
+"Мне сложно разобраться в этой инструкции.", confusion disapproval
+"Я не понимаю, зачем они так поступают.", confusion disappointment
+"Мне интересно, как это устройство работает.", curiosity
+"Хотел бы узнать больше об этом явлении.", curiosity desire
+"Этот эксперимент вызывает у меня много вопросов.", curiosity realization
+"Почему бы нам не попробовать сделать это иначе?", curiosity optimism
+"Я хотел бы узнать больше о причинах их выбора.", curiosity caring
+"Я бы хотел, чтобы у нас был шанс попробовать эту стратегию.", desire optimism
+"Хочется вернуться к этой задаче, чтобы улучшить результат.", desire pride
+"Как же я хочу добиться лучшего понимания этой темы.", desire curiosity
+"Мне неприятно видеть такое поведение, оно недопустимо.", disapproval disgust
+"Этот результат вызывает у меня серьёзные сомнения.", disapproval disappointment
+"Я не могу согласиться с этим решением, оно кажется ошибочным.", disapproval frustration
+"Эта идея совершенно противоречит нашим принципам.", disapproval anger
+"Не могу поверить, что это решение было принято.", disapproval confusion
+"Неприятно вспоминать эту ситуацию, она была унизительной.", embarrassment remorse
+"Эта ошибка была настолько очевидной, что мне стало неловко.", embarrassment disapproval
+"Я всё ещё чувствую неловкость из-за своего поведения.", embarrassment regret
+"Приятно видеть, как ты стараешься в работе.", approval caring
+"Хорошо, что ты сделал первый шаг, это важно.", approval pride
+"Этот документ выглядит аккуратно и профессионально.", approval
+"Мне нравится, как ты организовал процесс.", approval realization
+"Отличная работа, продолжай в том же духе.", approval optimism
+"Этот шум действительно раздражает, невозможно сосредоточиться.", annoyance frustration
+"Почему ты не слушаешь? Это уже надоело.", annoyance disappointment
+"Кажется, что я постоянно сталкиваюсь с этими мелкими проблемами.", annoyance disapproval

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Scripts/EmotionsTest.py

@@ -0,0 +1,71 @@
+import pandas as pd
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+
+def evaluate_emotions_from_csv(
+    csv_path, 
+    model_path, 
+    output_csv_path, 
+    emotion_columns, 
+    device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu", 
+    threshold=0.1
+):
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
+    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
+    model.to(device)
+    model.eval()
+
+    data = pd.read_csv(csv_path)
+    data['emotions'] = data['emotions'].apply(lambda x: x.split(' '))
+
+    true_emotions_list = []
+    predicted_emotions_list = []
+    correctly_identified = []
+    incorrectly_identified = []
+    undefined = []
+
+    for idx, row in data.iterrows():
+        text = row['text']
+        true_emotions = set(row['emotions']) 
+
+        inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding="max_length", truncation=True, max_length=128).to(device)
+        with torch.no_grad():
+            logits = model(**inputs).logits
+        probabilities = torch.sigmoid(logits).squeeze().cpu().numpy()
+
+        predicted_emotions = set(
+            emotion for emotion, prob in zip(emotion_columns, probabilities) if prob > threshold
+        )
+
+        correct = true_emotions & predicted_emotions
+        incorrect = predicted_emotions - true_emotions
+        undefined_emotions = true_emotions - predicted_emotions
+
+        true_emotions_list.append(' '.join(true_emotions))
+        predicted_emotions_list.append(' '.join(predicted_emotions))
+        correctly_identified.append(' '.join(correct) if correct else 'None')
+        incorrectly_identified.append(' '.join(incorrect) if incorrect else 'None')
+        undefined.append(' '.join(undefined_emotions) if undefined_emotions else 'None')
+
+    results_df = pd.DataFrame({
+        "text": data['text'],
+        "true emotions": true_emotions_list,
+        "predict emotions": predicted_emotions_list,
+        "correctly Identified": correctly_identified,
+        "incorrectly Identified": incorrectly_identified,
+        "undefined": undefined,
+    })
+
+    results_df.to_csv(output_csv_path, index=False)
+    print(f"Результаты сохранены в {output_csv_path}")
+
+csv_path = "RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/testEmotionDetected.csv" 
+model_path = "RuBert-tiny2-EmotionsDetected/emotion_model"        
+output_csv_path = "RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/Emotions_detected.csv"  
+emotion_columns = [
+    "admiration", "amusement", "anger", "annoyance", "approval", "caring", "confusion", "curiosity", "desire",
+    "disappointment", "disapproval", "disgust", "embarrassment", "excitement", "fear", "gratitude", "grief", "joy",
+    "love", "nervousness", "optimism", "pride", "realization", "relief", "remorse", "sadness", "surprise", "neutral"
+]
+
+evaluate_emotions_from_csv(csv_path, model_path, output_csv_path, emotion_columns, threshold=0.2)

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Scripts/RuBert-tiny2-fine-tune-EmotionsDetected/emotiondetected.ipynb

@@ -0,0 +1 @@
+{"metadata":{"kernelspec":{"language":"python","display_name":"Python 3","name":"python3"},"language_info":{"name":"python","version":"3.10.12","mimetype":"text/x-python","codemirror_mode":{"name":"ipython","version":3},"pygments_lexer":"ipython3","nbconvert_exporter":"python","file_extension":".py"},"kaggle":{"accelerator":"gpu","dataSources":[{"sourceId":10605153,"sourceType":"datasetVersion","datasetId":6564827}],"dockerImageVersionId":30840,"isInternetEnabled":true,"language":"python","sourceType":"notebook","isGpuEnabled":true}},"nbformat_minor":4,"nbformat":4,"cells":[{"cell_type":"code","source":"import warnings\nimport os\n\nos.environ[\"WANDB_DISABLED\"] = \"true\"\nwarnings.filterwarnings(\"ignore\")","metadata":{"_uuid":"8f2839f25d086af736a60e9eeb907d3b93b6e0e5","_cell_guid":"b1076dfc-b9ad-4769-8c92-a6c4dae69d19","trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:38:58.678784Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:38:58.679128Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:38:58.683044Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:38:58.679099Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:38:58.682291Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"import pandas as pd\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom sklearn.model_selection import train_test_split\nfrom sklearn.metrics import f1_score\nfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer\nfrom torch.utils.data import Dataset","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:01.650272Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:01.650566Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:01.654590Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:01.650544Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:01.653777Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"data = pd.read_csv('/kaggle/input/ru-go-emotions-raw/ru-go-emotions-raw.csv')\nemotion_columns = data.columns[10:]\ndata = data.dropna(subset=['ru_text']) ","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:04.795445Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:04.795746Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:06.458939Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:04.795722Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:06.458241Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(\n    data['ru_text'].tolist(),\n    data[emotion_columns].values,\n    test_size=0.1,\n    random_state=42\n)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:07.803815Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:07.804102Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:07.976716Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:07.804080Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:07.975808Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(\"cointegrated/rubert-tiny2\")\n\ndef tokenize_function(texts):\n    return tokenizer(texts, padding=\"max_length\", truncation=True, max_length=128)\n\ntrain_encodings = tokenize_function(train_texts)\nval_encodings = tokenize_function(val_texts)\n","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:10.715401Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:10.715712Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:25.842366Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:10.715688Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:25.841676Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"class EmotionDataset(Dataset):\n    def __init__(self, encodings, labels):\n        self.encodings = encodings\n        self.labels = labels\n\n    def __len__(self):\n        return len(self.labels)\n\n    def __getitem__(self, idx):\n        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}\n        item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx]).float()\n        return item\n\ntrain_dataset = EmotionDataset(train_encodings, train_labels)\nval_dataset = EmotionDataset(val_encodings, val_labels)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:25.843495Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:25.843806Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:25.849286Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:25.843776Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:25.848623Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(\"cointegrated/rubert-tiny2\", num_labels=len(emotion_columns))","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:39:25.850691Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:39:25.850970Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:39:27.423163Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:39:25.850949Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:39:27.422523Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"training_args = TrainingArguments(\n    output_dir=\"./results\",\n    evaluation_strategy=\"epoch\",\n    save_strategy=\"epoch\",\n    logging_dir=\"./logs\",\n    logging_steps=100,\n    per_device_train_batch_size=16,\n    per_device_eval_batch_size=16,\n    num_train_epochs=1,\n    weight_decay=0.01,\n    learning_rate=1e-5,\n    save_total_limit=2,\n    load_best_model_at_end=True,\n    metric_for_best_model=\"f1\",\n    greater_is_better=True,\n)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:22:49.776926Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:22:49.777272Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:22:49.807148Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:22:49.777216Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:22:49.806312Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"def compute_metrics(eval_pred):\n    logits, labels = eval_pred\n    preds = (torch.sigmoid(torch.tensor(logits)) > 0.5).int().numpy()\n    f1 = f1_score(labels, preds, average=\"weighted\")\n    return {\"f1\": f1}","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T00:40:12.373628Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T00:40:12.373925Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T00:40:12.378434Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T00:40:12.373903Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T00:40:12.377447Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"trainer = Trainer(\n    model=model,\n    args=training_args,\n    train_dataset=train_dataset,\n    eval_dataset=val_dataset,\n    tokenizer=tokenizer,\n    compute_metrics=compute_metrics,\n)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:22:57.004354Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:22:57.004645Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:22:57.015351Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:22:57.004620Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:22:57.014668Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"trainer.train()","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:22:58.692598Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:22:58.692886Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:27:33.373784Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:22:58.692863Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:27:33.373175Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"model.save_pretrained(\"./emotion_model\")\ntokenizer.save_pretrained(\"./emotion_model\")","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:17:36.721898Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:17:36.722196Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:17:37.192040Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:17:36.722174Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:17:37.191318Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"def predict_emotions(\n    text, \n    model, \n    tokenizer, \n    emotion_columns, \n    device=\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\", \n    threshold=0.1\n):\n\n    emotion_translations = {\n        \"admiration\": \"восхищение\",\n        \"amusement\": \"веселье\",\n        \"anger\": \"злость\",\n        \"annoyance\": \"раздражение\",\n        \"approval\": \"одобрение\",\n        \"caring\": \"забота\",\n        \"confusion\": \"непонимание\",\n        \"curiosity\": \"любопытство\",\n        \"desire\": \"желание\",\n        \"disappointment\": \"разочарование\",\n        \"disapproval\": \"неодобрение\",\n        \"disgust\": \"отвращение\",\n        \"embarrassment\": \"смущение\",\n        \"excitement\": \"возбуждение\",\n        \"fear\": \"страх\",\n        \"gratitude\": \"признательность\",\n        \"grief\": \"горе\",\n        \"joy\": \"радость\",\n        \"love\": \"любовь\",\n        \"nervousness\": \"нервозность\",\n        \"optimism\": \"оптимизм\",\n        \"pride\": \"гордость\",\n        \"realization\": \"осознание\",\n        \"relief\": \"облегчение\",\n        \"remorse\": \"раскаяние\",\n        \"sadness\": \"грусть\",\n        \"surprise\": \"удивление\",\n        \"neutral\": \"нейтральность\",\n    }\n\n    model.to(device)\n    model.eval()\n    inputs = tokenizer(text, return_tensors=\"pt\", padding=\"max_length\", truncation=True, max_length=128).to(device)\n    with torch.no_grad():\n        logits = model(**inputs).logits\n    probabilities = torch.sigmoid(logits).squeeze().cpu().numpy()\n\n    predictions = {\n        f\"{emotion} ({emotion_translations[emotion]})\": prob\n        for emotion, prob in zip(emotion_columns, probabilities) if prob > threshold\n    }\n\n    sorted_predictions = dict(sorted(predictions.items(), key=lambda item: item[1], reverse=True))\n    \n    return sorted_predictions\n","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:17:48.694048Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:17:48.694355Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:17:48.701764Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:17:48.694331Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:17:48.700844Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"example_text = \"Как же я рад!\"\npredictions = predict_emotions(example_text, model, tokenizer, emotion_columns)\nprint(\"Emotions:\", predictions)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:28:41.045221Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:28:41.045575Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:28:41.057190Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:28:41.045547Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:28:41.056478Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"example_text = \"Как же я не рад!\"\npredictions = predict_emotions(example_text, model, tokenizer, emotion_columns)\nprint(\"Emotions:\", predictions)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:28:49.329257Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:28:49.329561Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:28:49.341461Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:28:49.329537Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:28:49.340540Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"example_text = \"Всё очень плохо!\"\npredictions = predict_emotions(example_text, model, tokenizer, emotion_columns)\nprint(\"Emotions:\", predictions)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:28:59.880762Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:28:59.881090Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:28:59.892709Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:28:59.881059Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:28:59.891839Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"example_text = \"ого! вот это да!\"\npredictions = predict_emotions(example_text, model, tokenizer, emotion_columns)\nprint(\"Emotions:\", predictions)","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:18:32.552701Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:18:32.553029Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:18:32.563438Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:18:32.553001Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:18:32.562734Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"trainer.save_model()\n","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:18:41.909667Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:18:41.909954Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:18:42.391982Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:18:41.909932Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:18:42.391053Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"import os\nimport subprocess\nfrom IPython.display import FileLink, display\n\ndef download_file(path, download_file_name):\n    os.chdir('/kaggle/working/')\n    zip_name = f\"/kaggle/working/{download_file_name}.zip\"\n    command = f\"zip {zip_name} {path} -r\"\n    result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True)\n    if result.returncode != 0:\n        print(\"Unable to run zip command!\")\n        print(result.stderr)\n        return\n    display(FileLink(f'{download_file_name}.zip'))","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T02:29:26.763441Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T02:29:26.763737Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T02:29:26.768654Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T02:29:26.763713Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T02:29:26.767838Z"}},"outputs":[],"execution_count":null},{"cell_type":"code","source":"download_file('/kaggle/working/emotion_model', 'Emotions_model-04')","metadata":{"trusted":true,"execution":{"iopub.status.busy":"2025-01-29T03:18:52.390465Z","iopub.execute_input":"2025-01-29T03:18:52.390787Z","iopub.status.idle":"2025-01-29T03:18:58.791398Z","shell.execute_reply.started":"2025-01-29T03:18:52.390758Z","shell.execute_reply":"2025-01-29T03:18:58.790673Z"}},"outputs":[],"execution_count":null}]}

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Scripts/TermoMap.py

@@ -0,0 +1,111 @@
+import seaborn as sns
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pandas as pd
+import numpy as np
+
+def plot_emotion_confusion_matrix(results_df, emotion_columns):
+
+    correct_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+    incorrect_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+    undefined_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+
+    for idx, row in results_df.iterrows():
+        true_emotions = set(row['true emotions'].split()) if isinstance(row['true emotions'], str) else set()
+        predicted_emotions = set(row['predict emotions'].split()) if isinstance(row['predict emotions'], str) else set()
+
+        for emotion in emotion_columns:
+            if emotion in true_emotions and emotion in predicted_emotions:
+                correct_count[emotion] += 1
+            elif emotion in predicted_emotions and emotion not in true_emotions:
+                incorrect_count[emotion] += 1
+            elif emotion in true_emotions and emotion not in predicted_emotions:
+                undefined_count[emotion] += 1
+
+    data = []
+    for emotion in emotion_columns:
+        data.append([
+            correct_count[emotion],
+            incorrect_count[emotion],
+            undefined_count[emotion]
+        ])
+    
+    heatmap_df = pd.DataFrame(data, columns=["Correctly Identified", "Incorrectly Identified", "Undefined"], index=emotion_columns)
+
+    num_examples = len(results_df)
+
+    plt.figure(figsize=(10, 12))
+    sns.heatmap(heatmap_df, annot=True, cmap="Blues", fmt="d", cbar=False)
+    plt.title(f"Emotion Prediction Confusion Matrix (Examples: {num_examples})")
+    plt.xlabel("Prediction Status")
+    plt.ylabel("Emotion")
+    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+
+def plot_true_emotion_frequency(results_df, emotion_columns):
+
+    true_emotion_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+
+    for idx, row in results_df.iterrows():
+        true_emotions = set(row['true emotions'].split()) if isinstance(row['true emotions'], str) else set()
+
+        for emotion in emotion_columns:
+            if emotion in true_emotions:
+                true_emotion_count[emotion] += 1
+
+    data = []
+    for emotion in emotion_columns:
+        data.append([true_emotion_count[emotion]])
+
+    heatmap_df = pd.DataFrame(data, columns=["True Emotion Count"], index=emotion_columns)
+
+    plt.figure(figsize=(10, 12))
+    sns.heatmap(heatmap_df, annot=True, cmap="YlGnBu", fmt="d", cbar=False)
+    plt.title(f"True Emotion Frequency (Examples: {len(results_df)})")
+    plt.xlabel("True Emotion Count")
+    plt.ylabel("Emotion")
+    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+
+def plot_predicted_emotion_frequency(results_df, emotion_columns):
+    
+    predicted_emotion_count = {emotion: 0 for emotion in emotion_columns}
+
+    for idx, row in results_df.iterrows():
+        predicted_emotions = set(row['predict emotions'].split()) if isinstance(row['predict emotions'], str) else set()
+
+        for emotion in emotion_columns:
+            if emotion in predicted_emotions:
+                predicted_emotion_count[emotion] += 1
+
+    data = []
+    for emotion in emotion_columns:
+        data.append([predicted_emotion_count[emotion]])
+
+    heatmap_df = pd.DataFrame(data, columns=["Predicted Emotion Count"], index=emotion_columns)
+
+    plt.figure(figsize=(10, 12))
+    sns.heatmap(heatmap_df, annot=True, cmap="YlOrRd", fmt="d", cbar=False)
+    plt.title(f"Predicted Emotion Frequency (Examples: {len(results_df)})")
+    plt.xlabel("Predicted Emotion Count")
+    plt.ylabel("Emotion")
+    plt.xticks(rotation=45, ha="right")
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+
+csv_path = "RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Dstasets/Emotions_detected.csv" 
+results_df = pd.read_csv(csv_path)
+
+emotion_columns = [
+    "admiration", "amusement", "anger", "annoyance", "approval", "caring", "confusion", "curiosity", "desire",
+    "disappointment", "disapproval", "disgust", "embarrassment", "excitement", "fear", "gratitude", "grief", "joy",
+    "love", "nervousness", "optimism", "pride", "realization", "relief", "remorse", "sadness", "surprise", "neutral"
+]
+
+plot_true_emotion_frequency(results_df, emotion_columns)
+plot_predicted_emotion_frequency(results_df, emotion_columns)
+plot_emotion_confusion_matrix(results_df, emotion_columns)

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Versions/Emotions_model-01.zip

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:1064d4a6d90d50d6205b587f2f4ec21adc29d8a86fa4388aa0d04361bb30f2bb
+size 108521000

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Versions/Emotions_model-02.zip

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:46b2d934fd4c3fac69ea0ea608a8a2e38a480950f282fafeef210bd8bfa52dee
+size 108519899

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Versions/Emotions_model-03.zip

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:65f09107eb1fd1d6d750745d91379ae73a4d0be388061bb9df5dac6fb8bb24de
+size 108517162

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/Versions/Emotions_model-04.zip

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:c08ddf05bc5079e3c4361bf59eafe0f6c2c371cb46c821f5b2c5a4e75e645539
+size 108513058

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/emotion_model/config.json

@@ -0,0 +1,88 @@
+{
+  "_name_or_path": "cointegrated/rubert-tiny2",
+  "architectures": [
+    "BertForSequenceClassification"
+  ],
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
+  "classifier_dropout": null,
+  "emb_size": 312,
+  "gradient_checkpointing": false,
+  "hidden_act": "gelu",
+  "hidden_dropout_prob": 0.1,
+  "hidden_size": 312,
+  "id2label": {
+    "0": "LABEL_0",
+    "1": "LABEL_1",
+    "2": "LABEL_2",
+    "3": "LABEL_3",
+    "4": "LABEL_4",
+    "5": "LABEL_5",
+    "6": "LABEL_6",
+    "7": "LABEL_7",
+    "8": "LABEL_8",
+    "9": "LABEL_9",
+    "10": "LABEL_10",
+    "11": "LABEL_11",
+    "12": "LABEL_12",
+    "13": "LABEL_13",
+    "14": "LABEL_14",
+    "15": "LABEL_15",
+    "16": "LABEL_16",
+    "17": "LABEL_17",
+    "18": "LABEL_18",
+    "19": "LABEL_19",
+    "20": "LABEL_20",
+    "21": "LABEL_21",
+    "22": "LABEL_22",
+    "23": "LABEL_23",
+    "24": "LABEL_24",
+    "25": "LABEL_25",
+    "26": "LABEL_26",
+    "27": "LABEL_27"
+  },
+  "initializer_range": 0.02,
+  "intermediate_size": 600,
+  "label2id": {
+    "LABEL_0": 0,
+    "LABEL_1": 1,
+    "LABEL_10": 10,
+    "LABEL_11": 11,
+    "LABEL_12": 12,
+    "LABEL_13": 13,
+    "LABEL_14": 14,
+    "LABEL_15": 15,
+    "LABEL_16": 16,
+    "LABEL_17": 17,
+    "LABEL_18": 18,
+    "LABEL_19": 19,
+    "LABEL_2": 2,
+    "LABEL_20": 20,
+    "LABEL_21": 21,
+    "LABEL_22": 22,
+    "LABEL_23": 23,
+    "LABEL_24": 24,
+    "LABEL_25": 25,
+    "LABEL_26": 26,
+    "LABEL_27": 27,
+    "LABEL_3": 3,
+    "LABEL_4": 4,
+    "LABEL_5": 5,
+    "LABEL_6": 6,
+    "LABEL_7": 7,
+    "LABEL_8": 8,
+    "LABEL_9": 9
+  },
+  "layer_norm_eps": 1e-12,
+  "max_position_embeddings": 2048,
+  "model_type": "bert",
+  "num_attention_heads": 12,
+  "num_hidden_layers": 3,
+  "pad_token_id": 0,
+  "position_embedding_type": "absolute",
+  "problem_type": "multi_label_classification",
+  "torch_dtype": "float32",
+  "transformers_version": "4.47.0",
+  "type_vocab_size": 2,
+  "use_cache": true,
+  "vocab_size": 83828
+}

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/emotion_model/model.safetensors

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:9308c79318a13ad00cc5bfb031256b161e2b9a9a9e33ff20bdf2bcfa5ca5aeed
+size 116816688

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/emotion_model/special_tokens_map.json

@@ -0,0 +1,37 @@
+{
+  "cls_token": {
+    "content": "[CLS]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "mask_token": {
+    "content": "[MASK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "pad_token": {
+    "content": "[PAD]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "sep_token": {
+    "content": "[SEP]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  },
+  "unk_token": {
+    "content": "[UNK]",
+    "lstrip": false,
+    "normalized": false,
+    "rstrip": false,
+    "single_word": false
+  }
+}

RuBert-tiny2-EmotionsDetected/emotion_model/tokenizer_config.json

@@ -0,0 +1,65 @@
+{
+  "added_tokens_decoder": {
+    "0": {
+      "content": "[PAD]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "1": {
+      "content": "[UNK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "2": {
+      "content": "[CLS]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "3": {
+      "content": "[SEP]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    },
+    "4": {
+      "content": "[MASK]",
+      "lstrip": false,
+      "normalized": false,
+      "rstrip": false,
+      "single_word": false,
+      "special": true
+    }
+  },
+  "clean_up_tokenization_spaces": false,
+  "cls_token": "[CLS]",
+  "do_basic_tokenize": true,
+  "do_lower_case": false,
+  "extra_special_tokens": {},
+  "mask_token": "[MASK]",
+  "max_length": 512,
+  "model_max_length": 2048,
+  "never_split": null,
+  "pad_to_multiple_of": null,
+  "pad_token": "[PAD]",
+  "pad_token_type_id": 0,
+  "padding_side": "right",
+  "sep_token": "[SEP]",
+  "stride": 0,
+  "strip_accents": null,
+  "tokenize_chinese_chars": true,
+  "tokenizer_class": "BertTokenizer",
+  "truncation_side": "right",
+  "truncation_strategy": "longest_first",
+  "unk_token": "[UNK]"
+}