AIbase
JA
ホーム
Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
D

Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion

dmiller1によって開発
DistilBERTベースの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92.6%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#感情分析#高い正解率#テキスト分類
ダウンロード数 27
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テキスト分類モデルで、感情分析タスクに特化しています。emotionデータセットでの微調整により、テキスト内の感情カテゴリを正確に識別できます。

モデル特徴

高効率で軽量
DistilBERTアーキテクチャに基づき、高い性能を維持しながらモデルサイズを大幅に削減します。
高い正解率
emotionテストセットで92.6%の正解率とF1値を達成します。
高速推論
蒸留後のモデルは、元のBERTモデルよりも高速な推論速度を持ちます。

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テキスト内のユーザーの感情傾向を分析します。
6つの基本的な感情カテゴリを正確に識別します。
顧客フィードバック分析
顧客フィードバック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。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase