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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
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Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion

frahmanによって開発
DistilBERTに基づく軽量級テキスト感情分類モデルで、emotionデータセットで微調整され、正解率は92.05%に達します。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#高精度感情分類#軽量級BERT#テキストの感情分析
ダウンロード数 17
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTの微調整バージョンで、テキスト感情分類タスクに特化しており、テキスト内の感情カテゴリを識別することができます。

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よりもサイズが40%小さく、速度が60%向上し、同時に90%以上の正解率を維持します。
高正解率
emotionテストセットで92.05%の正解率と92.07%のF1値を達成します。
高速微調整
訓練エポックを2回だけ行うだけで、優れた性能を発揮します。

モデル能力

テキスト感情分類
自然言語理解

使用事例

感情分析
ソーシャルメディアの感情モニタリング
ソーシャルメディアの投稿内のユーザーの感情を分析します。
特定の感情カテゴリに自動分類できます。
顧客フィードバック分析
顧客の評価内の感情傾向を自動分類します。
企業が顧客満足度を迅速に把握するのに役立ちます。
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