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Bert Base Uncased Yelp Polarity

fabriceyhcによって開発
このモデルは、bert-base-uncasedをyelp_polarityデータセットで微調整したバージョンで、テキスト分類タスクに使用され、正解率は95.16%に達しています。
ダウンロード数 76
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

BERTアーキテクチャに基づくテキスト分類モデルで、Yelpレビューの感情分析(肯定的/否定的)に特化して最適化されています。

モデル特徴

高い正解率
Yelpレビューの感情分析タスクで95.16%の正解率を達成します。
BERTアーキテクチャ
強力なBERT-base-uncasedモデルを基に微調整されています。
感情分析
レビューの感情に特化した二値分類(肯定的/否定的)に最適化されています。

モデル能力

テキスト分類
感情分析
レビュー評価予測

使用事例

商業分析
レストランレビュー分析
Yelpなどのプラットフォーム上のレストランレビューの感情傾向を分析します。
95%以上の肯定的/否定的レビューを正確に区別します。
顧客フィードバック分析
製品評価分類
電子商取引プラットフォーム上の製品評価の感情を自動的に分類します。
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