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Distilbert Base Uncased Finetune
DistilBERTベースモデルを微調整したバージョンで、テキスト分類タスクに適しています。
ダウンロード数 15
リリース時間 : 4/29/2022
モデル概要
このモデルはdistilbert-base-uncasedをベースに微調整されたバージョンで、主にテキスト分類タスクに使用されます。具体的な学習データセットは明記されていませんが、評価結果では特定のタスクで97.15%の正解率を達成しています。
モデル特徴
高効率で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、標準のBERTモデルよりも40%小さく、同時に97%の言語理解能力を保持しています。
高い正解率
評価セットで97.15%の正解率を達成しています。
高速学習
蒸留アーキテクチャにより、モデルの学習と推論速度が速くなります。
モデル能力
テキスト分類
自然言語理解
感情分析（推測）
意図識別（推測）
使用事例
テキスト分析
感情分析
テキストの感情傾向を分析します。
正解率97.15%（評価データに基づく推測）
内容分類
テキスト内容を事前定義されたカテゴリに分類します。
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