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Bert Base Uncased Finetuned Sst2
GLUEデータセットSST-2タスクでBERTベースモデルをファインチューニングした感情分析モデル
ダウンロード数 36
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはbert-base-uncasedをGLUEデータセットSST-2（スタンフォード感情ツリーバンク）タスクでファインチューニングしたバージョンで、主に文レベルの感情分類タスクに使用されます。
モデル特徴
高精度
SST-2テストセットで92.66%の精度を達成
BERTアーキテクチャベース
BERTの強力な文脈理解能力を活用した感情分析
ファインチューニング最適化
特定タスクに対して詳細なチューニングを行い、性能を向上
モデル能力
文レベル感情分類
テキスト感情分析
二値分類タスク処理
使用事例
感情分析
製品レビュー感情分析
ユーザーの製品レビューがポジティブかネガティブかを分析
精度92.66%
ソーシャルメディア感情モニタリング
ソーシャルメディア投稿の感情傾向を識別
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