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Finetuning Sentiment Model 3000 Samples
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Finetuning Sentiment Model 3000 Samples

federicopascualによって開発
DistilBERT-base-uncasedをファインチューニングした感情分析モデルで、IMDBデータセットでトレーニングされ、テキスト分類タスクに使用されます
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#感情分析#IMDBファインチューニング#高精度
ダウンロード数 91
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づく軽量な感情分析モデルで、特に映画レビューの感情分類タスク向けにファインチューニングされています。

モデル特徴

効率的で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づき、高い性能を維持しながらモデルサイズと計算要件を削減
感情分析
特に映画レビューの感情傾向を分類するために設計
少数サンプルでのファインチューニング
3000サンプルでファインチューニングされており、リソースが限られたシナリオに適しています

モデル能力

テキスト分類
感情分析
英語テキスト処理

使用事例

コンテンツ分析
映画レビューの感情分析
IMDB映画レビューの感情傾向（ポジティブ/ネガティブ）を分析
テストセットで86.67%の精度を達成
市場調査
製品レビュー分析
ユーザーによる映像製品への評価感情を分析
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